Wyobrażacie sobie sytuację, w której Wasz sposób chodzenia nie wyrobiłby się samodzielnie, a został na Was narzucony? Tak w skrócie mogą czuć się roboty.
Co tu dużo mówić, obecnie sposób chodzenia robotów jest określany szeregiem instrukcji i poleceń w skrypcie. Jednak tam, gdzie pojawiają się konkretne schematy, pojawia się też ogromne ryzyko na nieprzewidzenie sytuacji, w których każda, nawet najbardziej złożona instrukcja działania okaże się bezużyteczna.
Dlatego właśnie inżynierowie i programiści w przypadku robotów sięgają po taktykę zwierząt w ich rozwoju. Jesteśmy już na etapie, w którym algorytmy umożliwiają robotowi naukę poruszania się, ale proces ten jest skomplikowany i wymaga dużego wkładu człowieka w skrajnych sytuacjach (przy przewróceniu się robota) oraz sporych zasobów czasowych.
Tutaj jednak wchodzi Google, którego nowe badania mogą uprościć ten proces uczenia się (via Engadget). Po udoskonaleniu istniejących algorytmów naukowcy z Google Robotics byli w stanie stworzyć czworonożnego robota, który nauczył się chodzić do przodu, do tyłu i skręcać w ciągu kilku godzin.
Osiągnęli to poprzez rozpoczęcie treningu od samego początku, a nie tworzeniu wirtualnych modeli. W tym podejściu jako że świat rzeczywisty zapewniał zmienność środowiska naturalnego, robot mógł szybciej dostosować się do takich przeszkód, jak stopnie i nierówny teren. Wtedy jednak interwencja człowieka była nadal konieczna, ponieważ naukowcy musieli obsługiwać robota setki razy podczas jego szkolenia.
Dlatego postanowili rozwiązać ten problem, ograniczając terytorium robota (pole w którym mógł się poruszać) i ucząc go wielu manewrów na raz. Gdyby robot dotarł do krawędzi swojego terytorium, idąc do przodu, rozpoznałby swoją pozycję i zaczął po chwili iść do tyłu, ucząc się w ten sposób nowej umiejętności, nie wymagając interwencji człowieka.
