
Reserve — один из лучших российских маркетплейсов

Как редактировать ролики для публикации в социальных сетях?

Овертайм в CS:GO - что это такое

Как автоматизировать маркетинг для кафе и ресторанов?

Платный канал в телеграм и его особенности

Что такое вебкам?

Как воруют фотостоки и способы их легального получения
Американцы научили робота делить вещи на свои и чужие

Исследователи Йельского университета обучили робота концепции частной собственности. Специально для этого были созданы 4 алгоритма. Пока «социальные нормы» требуются роботам-пылесосам, чтобы те могли отличать нужные предметы от мусора, но в перспективе полезные навыки помогут андроидам стать членами общества.
Один из алгоритмов создан на базе позитивных утверждений. Робот понял сообщение человека о том, что предмет принадлежит ему и не трогал его. Второй алгоритм напротив - касался утверждений, что вещь не принадлежит собеседнику. Остальные две системы позволили умной машине вносить коррективы в данные и адаптироваться к новой реальности без обновления ПО.
В ходе экспериментов робот научился понимать: что ему брать можно, а что запрещено. Авторы проекта указывает: робототехники обычно не придают большого значения тренировке социальных навыков, хотя эти нормы позволят машинам будущего достойно сосуществовать с людьми.
Исследователи продолжают искать универсальное решение, поскольку невозможно обучать робота на каждом из предметов. Разработка лишь в начальной стадии, но ученые уверены, что в скором времени алгоритмы помогут машинам быстро и эффективно адаптироваться к нормам общества. Это пригодится и домашним роботам, и производственным.
Один из алгоритмов создан на базе позитивных утверждений. Робот понял сообщение человека о том, что предмет принадлежит ему и не трогал его. Второй алгоритм напротив - касался утверждений, что вещь не принадлежит собеседнику. Остальные две системы позволили умной машине вносить коррективы в данные и адаптироваться к новой реальности без обновления ПО.
В ходе экспериментов робот научился понимать: что ему брать можно, а что запрещено. Авторы проекта указывает: робототехники обычно не придают большого значения тренировке социальных навыков, хотя эти нормы позволят машинам будущего достойно сосуществовать с людьми.
Исследователи продолжают искать универсальное решение, поскольку невозможно обучать робота на каждом из предметов. Разработка лишь в начальной стадии, но ученые уверены, что в скором времени алгоритмы помогут машинам быстро и эффективно адаптироваться к нормам общества. Это пригодится и домашним роботам, и производственным.