वीडियो से पता चलता है कि शिक्षण की आश्चर्यजनक चुनौतियां ए.आई. अपने आप को तैयार करने के लिए

टी शर्ट में रेंगना उन कुछ कामों में से एक हो सकता है, जिन्हें हम इंसान करने में सक्षम हैं, यहां तक ​​कि हम मुश्किल से जाग भी रहे हैं और अभी भी हमारी आंखों की नींद को खरोंच रहे हैं। लेकिन यह तथ्य कि हमने खुद को (कमोबेश) कपड़े पहनने में महारत हासिल की है, वास्तव में दरवाजे से बाहर कदम रखने के लिए बफ़ में जाने से लेकर जाने के लिए आवश्यक गतियों की श्रृंखला कितनी जटिल है।

एक व्यक्ति जो इसे और किसी को भी समझता है, वह है एलेक्स क्लेग, एक कंप्यूटर विज्ञान पीएच.डी. जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के छात्र, जो मशीन आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने के लिए मशीन आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस पर ध्यान केंद्रित करते रहे हैं कि कैसे खुद को तैयार करना है। जैसा वह बताता है श्लोक में, जबकि ए.आई. यह अनुमान लगाने के लिए पर्याप्त स्मार्ट है कि मरीजों को सेप्सिस मिलेगा या जटिल रणनीति के खेल में विश्व चैंपियन को कैसे चुनौती दी जाएगी, एक शर्ट पर कैसे शिक्षण मशीनों को एक मायावी लक्ष्य साबित किया गया है।

"कपड़ा जटिल है," वह एक ईमेल में बताते हैं। "यह शरीर की स्थिति में छोटे-छोटे बदलावों पर तुरंत और काफी हद तक प्रतिक्रिया कर सकता है और अक्सर गति को गति प्रदान करता है … कपड़ों में शरीर को मोड़ने, चिपकाने और चिपकाने की भी प्रवृत्ति होती है, जो कार्य के लिए जरूरी हैप्टिक या स्पर्श संवेदना को जरूरी बनाता है।"

तो क्यों, वास्तव में, एक कंप्यूटर व्हिज़ टूटने की कोशिश कर रहा है कि हम सुबह कैसे सूट करते हैं? क्लेग ने समझाया कि ए.आई. के लिए कुछ संभावित अनुप्रयोग हैं। जो कपडे पहनने की भ्रामक सरल-प्रतीत कला को समझता है। अल्पावधि में, क्लेग के निष्कर्षों का उपयोग किसी दिन गति बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, जो आजीवन 3 डी एनिमेशन बनाने की प्रक्रिया को गति देता है। लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इन जानकारियों से सहायक रोबोट के डिजाइन को आगे बढ़ाने में मदद मिल सकती है जो मानव और युवा लोगों की देखभाल करने में मदद कर सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर को सिखाकर शुरू किया कि आस्तीन में एक हाथ कैसे प्राप्त किया जाए। दिसंबर में कंप्यूटर ग्राफिक्स पर आगामी SIGGRAPH एशिया 2018 सम्मेलन में प्रस्तुत किए जाने वाले पेपर में, क्लेग और उनके सहयोगियों ने उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली सटीक तकनीक, "गहरी प्रबलित सीखने" नामक एक प्रकार की मशीन सीखने की व्याख्या की।

गहन प्रबलित शिक्षण का लक्ष्य रोबोटों को यह सिखाना और सिखाना है कि कैसे वे कुछ खास उद्देश्यों और कार्यों को पूरा कर सकते हैं और उन्हें बार-बार करते हैं। ड्रेसिंग ए.आई. के मामले में, क्लेग की टीम ने ए.आई. प्रक्रिया वर्चुअल वातावरण का निरीक्षण करें, इसे दोहराएं, और फिर इसे पुरस्कृत करें जब यह सही रास्ते पर लग रहा था।

क्लेग ने समझाया कि सॉसेज के आकार के एनिमेटेड चरित्र के लिए सैकड़ों-हजारों कोशिशें कीं, ताकि वे सीख सकें कि जैकेट या टी-शर्ट पर कैसे रखा जाए। आखिरकार, उनके बॉट को यह सीखना था कि कैसे स्पर्श करना है ताकि यह शर्ट को तब हिला सके जब उसे जरूरत हो। साथ ही, सिमुलेशन को यथासंभव सटीक बनाने के लिए उन्हें एक भौतिकी इंजन को शामिल करने की भी आवश्यकता थी।

अंत में, क्लेग के अनाड़ी, एनिमेटेड बेटे ने यह जानने का प्रबंधन किया कि अपनी शर्ट को कैसे प्राप्त किया जाए, भले ही थोड़ा असमान रूप से। फिर भी, यह परिणाम प्रमाण के रूप में सबसे उपयोगी हो सकता है कि कैसे गहन समस्याओं को हल करने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग किया जा सकता है।

"यह उन समस्याओं की मेजबानी की कल्पना करना रोमांचक है जिन्हें हम गहन प्रबलित शिक्षा के साथ हल कर सकते हैं," वे कहते हैं। "हम रोबोटिक्स को सक्षम करने और बड़ी समस्याओं के समाधान खोजने की दिशा में काम करना जारी रखते हैं जो इतने सारे लोगों के रोजमर्रा के जीवन को प्रभावित करते हैं।"

रोबोटिक्स के साथ काम करने के लिए इस अध्ययन के निष्कर्षों को निष्कर्ष निकालना सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर दोनों पहलुओं के सामंजस्य के लिए थोड़ा और काम करेगा। लेकिन क्लेग के निष्कर्ष उन शोधकर्ताओं के लिए एक रास्ता बनाते हैं जो हमारे भविष्य के रोबोट केयरटेकर को उनकी वर्तमान सीमाओं से मुक्त करने में रुचि रखते हैं।