Новейшая модель искусственного интеллекта NVIDIA помогает роботам выполнять трюки с вращением ручки с мастерством человека
В мире робототехники человеческий фактор становится все менее важным благодаря искусственному интеллекту. Исследовательская группа NVIDIA представила свое новое творение — Eureka, агент искусственного интеллекта, работающий на основе GPT-4, который обучает роботов выполнять различные задачи с помощью алгоритмов подкрепления. Одним из самых заметных достижений Eureka является то, что он научил роботизированную руку делать трюки с вращением ручки так же хорошо, как и человек (как вы можете видеть в видео, робот исполняет трюки даже лучше, чем большинство людей).
Eureka также обучил четвероногих роботов, гибкие манипуляторы, и другие роботизированные системы открывать ящики, пользоваться ножницами, ловить мячи и выполнять еще около 30 разных задач. По словам исследователей NVIDIA, алгоритмы подкрепления, основанные на пробах и ошибках, которые использует ИИ, на 80 процентов эффективнее тех, которые написаны экспертами-людьми. В результате производительность роботов также улучшилась более чем на 50 процентов. Стоит отметить также и то, что Eureka самообучается на основе опыта выполнения задач, внося изменения в функции вознаграждения по своему усмотрению.
Исследовательская группа NVIDIA уже опубликовала библиотеку алгоритмов Eureka, призвав всех желающих испытать их на NVIDIA Isaac Gym, приложении для физического моделирования для исследований в области машинного обучения.
Модель, в которой роботы обучают роботов без активного участия человека, кажется, становится все более популярной. В мае 2023 года в журнале Transactions on Machine Learning Research была опубликована статья о новой системе под названием SKILL (Shared Knowledge Lifelong Learning), которая позволила системам искусственного интеллекта изучать 102 разных навыка, включая диагностику заболеваний по рентгенограммам грудной клетки и определение видов цветов. Системы искусственного интеллекта делили свои знания — выступая, в некотором смысле, в качестве учителей — друг с другом по сети связи и смогли овладеть каждым из 102 навыков.
Исследователи из таких учебных заведений, как Массачусетский технологический институт и Университет Бристоля, также добились успеха, в частности, в использовании искусственного интеллекта для обучения роботов манипуляциям с предметами.
Последняя модель искусственного интеллекта NVIDIA — впечатляющий пример того, как роботы могут научиться сложным и творческим навыкам с помощью алгоритмов подкрепления. Технология открывает новые возможности для развития робототехники и искусственного интеллекта в будущем.
Eureka также обучил четвероногих роботов, гибкие манипуляторы, и другие роботизированные системы открывать ящики, пользоваться ножницами, ловить мячи и выполнять еще около 30 разных задач. По словам исследователей NVIDIA, алгоритмы подкрепления, основанные на пробах и ошибках, которые использует ИИ, на 80 процентов эффективнее тех, которые написаны экспертами-людьми. В результате производительность роботов также улучшилась более чем на 50 процентов. Стоит отметить также и то, что Eureka самообучается на основе опыта выполнения задач, внося изменения в функции вознаграждения по своему усмотрению.
Исследовательская группа NVIDIA уже опубликовала библиотеку алгоритмов Eureka, призвав всех желающих испытать их на NVIDIA Isaac Gym, приложении для физического моделирования для исследований в области машинного обучения.
Модель, в которой роботы обучают роботов без активного участия человека, кажется, становится все более популярной. В мае 2023 года в журнале Transactions on Machine Learning Research была опубликована статья о новой системе под названием SKILL (Shared Knowledge Lifelong Learning), которая позволила системам искусственного интеллекта изучать 102 разных навыка, включая диагностику заболеваний по рентгенограммам грудной клетки и определение видов цветов. Системы искусственного интеллекта делили свои знания — выступая, в некотором смысле, в качестве учителей — друг с другом по сети связи и смогли овладеть каждым из 102 навыков.
Исследователи из таких учебных заведений, как Массачусетский технологический институт и Университет Бристоля, также добились успеха, в частности, в использовании искусственного интеллекта для обучения роботов манипуляциям с предметами.
Последняя модель искусственного интеллекта NVIDIA — впечатляющий пример того, как роботы могут научиться сложным и творческим навыкам с помощью алгоритмов подкрепления. Технология открывает новые возможности для развития робототехники и искусственного интеллекта в будущем.
- Алексей Павлов
- Nvidia
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Парадокс Великой Зеленой стены: Китай посадил 78 миллиардов новых деревьев, но климат стал только хуже. Как так вышло?
Ученые назвали причины, почему самый грандиозный экологический проект за всю историю в итоге обернулся головной болью для миллионов китайских граждан...
Марс отменяется: три причины, почему российские эксперты ставят крест на Красной планете
Почему пробирка с Марса опаснее любого астероида, как галактические лучи «взрывают» мозг и при чем тут Китай? Честный разбор рисков от Российской академии наук...
«Не повторяйте наших ошибок!» 100 лет борьбы с лесными пожарами обернулись катастрофой для США
Эксперты рассказали, почему, казалось бы, проверенная тактика только усугубила ситуацию с лесным огнем...
Главная тайна Черного моря разгадана: Ученые рассказали, почему там на дне очень прозрачная пресная вода
Чтобы найти ответ, исследователям пришлось заглянуть на 8 тысяч лет назад...
Мегамонстры с 7-го этажа: в древних океанах шла такая война хищников, где у современных косаток не было бы ни единого шанса
Ученые рассказали, куда исчезли «боги» мезозойских морей и почему сейчас их существование было бы невозможно...
ДНК 4000-летней овцы оказалось ключом к древней тайне, стоившей жизни миллионам
Поразительно, но археологи нашли штамм древней чумы, кошмаривший всю Евразию, в самом таинственном российском городе — Аркаиме. Почему же так получилось?...
Супертелескоп James Webb только запутал ученых, а планета-«близнец» Земли стала еще загадочнее
Эксперты рассказали, почему самый мощный телескоп в истории не смог разобраться с атмосферой TRAPPIST-1e. Аппарат не виноват. Но тогда кто?...
Мощнее леса в десятки раз: в ЮАР нашли «живые камни», которые выкачивают CO₂ с бешеной скоростью
Микробиалиты могли бы спасти Землю от потепления, но у этих «каменных насосов» есть один нюанс...
Новое исследование показало: если бы не этот «российский ген», древние люди вряд ли бы заселили Америку
Ученые рассказали, почему Алтай в ДНК — это главный секрет феноменального здоровья индейцев...
Грядет научный прорыв: Зачем в последние годы ученые по всему миру создают очень странные компьютеры?
Новые аппараты… не просто живые: они стирают различия между ЭВМ и человеческим мозгом...
20-летнее наблюдение со спутников «сломало климат»: Теперь ученым придется полностью менять все теории
Зато теперь понятно, почему в двух близких городах могут быть... разные времена года...
Она нам больше не праматерь! Почему легендарную Люси могут «изгнать» из числа наших предков?
Ведущие антропологи мира схлестнулись в настоящей войне. Кто же окажется победителем?...