Злий робот відбирав у доброго іграшки і цим допоміг йому розвиватися
Для навчання машин використовуються різні способи. Наприклад, вчені зі США спробували додати в систему освіти злого робота, який відбирав іграшки в доброго. Це допомогло.
Науковці з пітсбургського Університету Карнегі–Меллона і компанії Google продемонстрували новий підхід до навчання машин. Дослідники вже давно розробляють системи, які дають роботам можливість захоплювати різноманітні об’єкти або робити інші корисні дії роборукою. Раніше вчені просто змушували їх багато разів хапати предмети, а потім обмінюватись даними, що дозволяло накопичувати досвід і навчатися швидше.
Тепер команда науковців вирішила спробувати іншу технологію – і додала в цей комплекс суперника. Як тільки головний робот піднімав предмет – використовувались іграшки та побутові прилади – роборука-конкурент моментально намагалась його вихопити. При цьому обидва суперники були підключені до системи самонавчання нейромережі.
Коли робот-вимагач відбирав іграшку у першої, обидві системи отримували досвід: одна з них позитивний, а інша негативний. В кінцевому підсумку це значно збільшило ефективність обох систем: після навчання з суперництвом частка успішних захоплень зросла до 82%, у порівнянні з 68% успішних захоплень без суперництва. Тобто злий робот допоміг хорошому стати краще.
