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凤凰体育首页_未来机器人:一起工作互相学习


本文摘要:通过“扩展自习”,使各代理适应环境周边环境和小组合作。

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通过“扩展自习”,使各代理适应环境周边环境和小组合作。未来的分布式机器人可以互相学习,一起工作,共同完成简单的任务。图像来自互联网分布式代理(Agent )具备自主性、互动性、反应性、能动性的美国《连线》杂志的网站,现在人工智能研究的大部分是个人代理(Agent,可以自主活动的软件。

人工智能系统也依然作为个人工作的麻省理工大学航空航天教授乔纳森豪指出,这种工作模式失去了巨大的机会,未来的机器人必须一起工作,互相学习。一般把在计算领域生产,在分散系统中自律地继续工作,具备自主性、互动性、反应性、能动性的计算实体称为代理。例如,可以根据不同街道通过的车和周围环境的变化进行很大调整的恒温器。豪领导的研究小组依然致力于“移动和人工智能设备的相互合作和自学方式”的转变,期待通过人工智能的核心能力——机器学习,合作智能对象,使彼此更智能。

豪指出,未来的机器人通过相互学习、共同工作,可以改变物流(机器人完成订单送到家)和宇宙探测(机器人合作寻找新领域)等行业。确实的挑战是这些人工智能机器人为实验室外的现实世界制定计划,这才是人工智能应该陶醉的领域。机器人个体作为团队工作的现实世界比人工智能机器人开发实验室环境简单得多。在团队工作中,人类不思考。

其他人在做什么? 怎么共同执行任务? 这个任务不会再次发生什么变化? 请等一下。这些问题在机器人作为团队工作时是“必须考虑的”。为了让机器人作为小组工作,豪领导的团队让特工在周边环境中反复进行实验,像人类一样自学。

团队利用他们自己开发的新算法和机器人行业的经验,将其优化,用于强化自学这一机器学习技术,适应了环境周边环境。小组进一步讨论了参加“多代理”时再次发生了什么。“多主体”强化自学这一新兴学科没有很多课题,包括独立国家的主体如何在其他方面达成协议,使协议完全一致。

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你怎么保证他们之间的大聊天会淹没整个网络? 当你指出具备人工智能功能的机器人教你正确的行动方法时,它在总结的时候会再次发生什么吗? 豪说:“如果我们对什么时候去吃晚饭有不同的观点,需要多少交流才能达成协议? 这看起来像是一个非常简单的问题,但在机器人系统中,我们要处理的问题非常多,通常这些问题有很多不确定性。”。

只有在经常出现不现实的深奥自学平台的情况下,才能确实地听到这些问题。豪和的团队用于亚马逊EC2GPU实例反对的AWS深度自学AMI环境,这些实例不需要管理机架和服务器,在云中可以继续进行非常复杂的计算。

他们的最终目标是进行训练和运营以提高自学模式的速度和准确性,以保证机器人不足以应对现实世界的不道德影响。例如,如果机器人的意见不完全一致,它们之间会有很大的抱怨扩散到整个网络。必须简单计算的云平台必须在智能机器人共同自学的理想生态系统中,整体小于部分之和,构建根本的技术希望。在亚马逊云服务(AWS )、波音和IBM的资助下,豪强团队已经展开了时间深入的研究,以足够的计算能力运营简单的强化自学算法,让机器人组维持大的通信,在线上那些不新的强化自学系统被称为分层多代理教育,通过优化奖励功能和更有效的交流,顺利提高了机器人在团队范围内的自学和合作解决问题的能力。

利用基于云的服务,团队的每个成员可以根据自己的需要采访尽可能多的计算能力。“在这个基于模拟的训练中,测试数百种设定很重要。”豪教授硕士研究生金多恩表示,“机器学习需要在更短的时间内运营更多的递归能力。

AWS获得了强大的GPU实例,大大缩短了训练时间,放慢了我们的研究步伐。”豪指出这项研究的商业化需要5—10年,这可能是未来人工智能应用的基本推动者。他合作回答弹性机器人的用途完全是无限的。


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