欢迎访问一彩娱乐,一彩平台,一彩娱乐注册,招商主管qq77479,一彩娱乐有限公司网站!

水处理咨询热线:
400-029-4680
栏目导航
行业资讯
行业资讯
新闻动态
联系我们
服务热线
400-029-4680
电话:029-893237890
电话:13700273261
18792799963
邮 编:710065
地址: 西安市雁塔区电子正街双桥国际
伯克利和深度思维继续教授会做家务的机器人。?
浏览: 发布日期:2019-03-06

新年伊始,伯克利取得了新的进展。 他们通过上一层楼梯来教授做家务的能力。。 在最新的论文中,伯克利介绍了他们如何让机器学会阅读人类的潜台词或未完成的意思,而不是愚蠢地按照字面意思或奖励系统机械地移动。。

一彩娱乐登录 例如,当餐桌机器人提供食物时,它会知道在紧急情况下,例如停电时,避免使用酒柜或停止提供菜肴,而不是不停地提供菜肴,以获得尽可能多的奖励(托盘系统会提供奖励)。 甚至可以直接打碎盘子,以获得更多的“盘子”(奖励) 。

伯克利和Deepmind前赴后继,只为教出会做家务的机器人?

无论如何,当我看到这个消息时,我的第一反应是机器人真的很蠢。我两岁的侄子可以完成这样简单的任务。第二个反应是伯克利对教机器人做家务的痴迷太深了,不是吗!

我们还开发了引擎来教机器人铺床单、叠衣服和收拾桌子。简而言之,我们必须让机器人参与家务劳动。除了伯克利之外,Deepmind还想挑战家庭技能。去年2月,Deepider提出了一种新的学习模式,“计划辅助控制SAC-X”,帮助机器人学会清洁桌子和叠衣服。

不久前,佐治亚理工学院的研究人员还发布了一种新的强化学习算法,可以教机器人穿衣服。为什么这么多人工智能巨头同时走家务训练的道路? 将来,我们能有一个像卡拉在底特律的妹妹一样温柔能干的家用机器人吗 这篇文章将试图解释这些疑虑。

一彩娱乐平台 36种家政策略:家政机器人掌握了哪些技能?

首先,让我们看看在这么多学生和人工智能巨头的帮助下,小型家用机器人学到了什么。首先,让我们来谈谈伯克利,这个“家庭狂人”。"。

早在去年,我们就阅读了伯克利的通用预测模型,该模型可以帮助机器人自主学习和掌握许多通用基本技能。在此基础上,我们可以学习和预测主人意图和任务的共性。因此,我们可以通过类比来完成各种各样的任务,并成长为优秀的“家庭多面手”。例如折叠短裤和毛巾、摘苹果、整理桌面等。

伯克利和Deepmind前赴后继,只为教出会做家务的机器人?

伯克利还引入了深度学习模型Dex-NET,该模型基于角点检测和抓取策略,使机器人能够完成铺床单的艰巨任务。最值得一提的是新的研究成果“偏好优化模型”。机器人不仅能完成一般任务,还能推导出更好的解决方案,并能适应复杂的现实环境和隐藏的条件。

例如,在传统的“演员-评论家”强化学习反馈机制中,如果主人要求机器人导航到紫色的门,机器人会选择最短的路径(传统意义上的最佳解决方案),而忽略这一彩娱乐平台样做会打碎路上的花瓶。

因为机器人不知道主人是否在乎花瓶是否会被打碎。然而,如果机器人能够模拟和排练过去发生的行为轨迹,例如,主人一直在花瓶周围走动,这表明她重视花瓶的完整状态,因此推断绕过花瓶是获得奖励的最有可能的目标,应该积极追求。

伯克利和Deepmind前赴后继,只为教出会做家务的机器人?


机器人有能力观察隐藏的情况,这意味着他们可以从一种状态中学习人类的偏好。系统不需要详细列出所有真实环境中的因果关系和条件。奖励函数不再是线性机械的。机器人可以独立地模拟和学习过去的经验,判断和处理未知的动态环境。

对于做家务的任务,判断主人对家庭作业的偏好可以说是一项致命的技能。与伯克利相比,深度思维实际上对这样的高科技任务更感兴趣。然而,这并不妨碍它在国内领域发光发热。

Deepmind的SAC-X“计划辅助控一彩娱乐主管制”模式旨在帮助机器人学习探索和掌握家务劳动的基本技能。正如婴儿在爬行和行走前必须发展协调和平衡一样,SAC-X帮助机器掌握几项核心视觉运动技能。

友情链接/LINKS

Copyright © 2002-2018 一彩娱乐 版权所有 / txt地图 HTML地图 XML地图百度XML地图