Al momento, non importa quanto sia capace un meccanismo robotico, nella maggior parte dei casi agisce secondo algoritmi pre-scritti (o è completamente controllato da una persona) e non può prevedere le conseguenze delle sue azioni. Ma gli scienziati dell'Università della California a Berkeley hanno creato una nuova tecnologia per le macchine di apprendimento che consente loro di prevedere dove porterà questa o quell'azione, anche quando interagiscono con oggetti che il robot non ha mai incontrato in precedenza.
L'edizione EurekAlert parla del nuovo sviluppo. Secondo i loro rapporti, la tecnologia è organizzata come segue: nella prima fase, senza la partecipazione di un operatore, utilizzando le immagini ricevute dalle telecamere, il robot sposta in modo indipendente gli oggetti, sulla base dei quali viene costruito un modello predittivo di comportamento. Dopo diversi tentativi, viene "ricordato" e utilizzato successivamente quando si incontrano oggetti visti nuovi o simili. Le telecamere del robot calcolano la possibile sequenza di azioni, ma finora, tuttavia, solo pochi secondi avanti. Anche se questo è già sufficiente perché il robot prenda decisioni in nuove condizioni senza la partecipazione umana. Come affermato da uno dei ricercatori, Frederic Ebert, “Nel corso della loro vita, le persone imparano a interagire con il mondo che li circonda con poca o nessuna assistenza attraverso tentativi ed errori, acquisendo l'esperienza necessaria e acquisendo competenze. Siamo riusciti a costruire un sistema robotico che utilizzerà una grande quantità di dati raccolti in modo autonomo per acquisire abilità utili e le conoscenze acquisite durante l'addestramento potranno essere utilizzate dalla macchina in futuro quando, ad esempio, si spostano oggetti ".
Vladimir Kuznetsov
