ಐಎ ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ಪರವೊಂಡಿರುವ ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು.

ಕೃತಕ ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆಯ ಉನ್ನತಿಗಳು ರೊಬೋಟ್ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಈ ಹೊಸ ಶಿಕ್ಷಣ ವಿಧಾನಗಳು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಖರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಡೆ ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾನವ ಸಂವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಹೊಸ ಶ್ರೇಣಿಯ ಯೋಜನೆಯು ರೊಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಪರೂಪದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮೂಲಕ ಜಟಿಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪುನಾವೃತ್ತ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಲಿತಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ರೊಬೋಟ್‌ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿದೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಅಗತ್ಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಕಲಿಕಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್

ಬರ್ಲೆಕೆದಂತಹ ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಕೃತಕ ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ರೊಬೋಟ್ ಕಲಿಕೆ ಶ್ರೇಣಿಯು ಹೊಸ ಕಲಿಕಾ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು Human-in-the-Loop Sample Efficient Robotic Reinforcement Learning (HiL-SERL) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ರೊಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಜಟಿಲ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸಲು ಕಲಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಧನೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳು

ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಪ್ರದರ್ಶನದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ರೊಬೋಟ್ ಜೆಂಗಾ whipping ಸವಾಲನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಹಾಳೆಗಳನ್ನು ಬರುವಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮಾತ್ರ ಒಬ್ಬ ಗುರುತಿಸುತ್ತಾಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾನವರಿಗೆ ಕಷ್ಟವೇ, ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ವೈವಿಧ್ಯದ ಸಾಧನೆ ಏನೇನೂ ಸಾಧನೆ ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ.

ಶೋಧಕರನು ರೊಬೋಟ್ ಅನ್ನು ಹಲವು ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಒಳಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಕಡಿಮೆ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕೈಪಿಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಿಕೆಗೆ ತಲುಪಿದ ನಾಯಕ izvi. ಈ ಅನುಭವಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮತ್ತು ಜಟಿಲ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ರೊಬೋಟ್‌ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ಸುಧಾರಿತ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮ

ಈ ಸಂಕ್ರಿಯೆ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪುನಾವೃತ್ತಣೆ ಅನ್ನು ಆಧಾರಿತವಾಗಿದ್ದು, ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ತಪ್ಪೆಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮಾನವ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ನಿರ್ವಹಕನಿಗೆ ಕಾಲಾವಧಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಟ್ರಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯ ನೆನೆಸುಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದೆಷ್ಟೋ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅನಿವಾರ್ಯದಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

ಅದ್ಧಷ್ಟೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು

ಈ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೂಲಕ ಶ್ರೇಣುಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು 100% ಯಶಸ್ಸಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತವೆ. ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಕಂಡು ಹಿಡಿದಂತೆ, ತರಬೇತಿ ಅಧಿವೇಶನเวลೆಯ ವೇಳೆ, ಮಾನವ ಸಹಾಯವು ಕಡಿಮೆ ಅಗತ್ಯವಾಯಿತು. ಯೋಜನೆಯ ಒಂದು ಭಾಗಗಾರನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದು, ತನ್ನ ಸ್ಥಿತಿಗತಿಯು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣವಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವಂತೆ ವೇಗವಾಗಿ ಅನ್ನುಹೊರೆಯುತ್ತದೆ.

ಭಾವನೆಗಳಿಗೆ ಫಾಸ್ಟ್ ಇಂಡಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ಈಕ್ಕಾಗಿ ಮಾನವೀಯ ಚಿಂತನೆಗಳು ವಿವಿಧ ಶ್ರೇಣಿಯ ಆತ್ಮೀಯ ಸೇವನೆಗೆ ಸಾವರ್ಕು ಟೆಕ್ನಾಸ್ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬೇಗಾರಿಯನ್ನು ಪ್ರಾಸನಾಯಿಸುವಂತಹ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರೋಗ್ನೆಕ್ಟುಗಳು ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ವಾಹನದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಾಣವಿಲ್ಲದ ಹೆಸರಿನುಂಟುಪಡುತ್ತದೆ, ಇದು სწრაფವಾಗಿಯೂ ವಿಭಿನ್ನ ಬೇರೆಯಾದ ಸಾಮಥ್ರನ್ನನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತೇವೆ.ಅನುಕೂಲವಾಗಿ.

ಶೋಧನೆಗೆ ಕೊಡುಗೆಗಳು

ಶೋಧಕರು ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದರಿಂದ ಇತರ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳನ್ನು ಈ ಸಾಧನೆಯ ಮೇಲೆ ಗೌರವಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಯತ್ನವು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನಿನಷ್ಟು ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿಸಲು ಉತ್ತೇಜನ ಹೊಂದಿದೆ, ինչը ಬರುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರಿಗಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು

ವಿದ್ಯುತ್ ಸುಧಾರಿತ ಬಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿದ ಹೊಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಸರಳ ಕೈಪಿಡಿಗಳ ಸಾಧನೆಯೊಂದಿಗೆ, ಕೃತಕ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳಿಂದ ಮತ್ತಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಯಾವುದೇ ವಿಶೇಷ ಸಂಜೀವನವನ್ನು ಆರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಪೂರ್ವತರಲು ಒಮ್ಮೆಗೆ ಆಫ್ ಮಾಡಲಿದೆ, ಇದು ಪೂರೈಸಿ ಬಹಳ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮ ಎಳೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.

ರೊಬೋಟ್‌ಗಳ ಉದ್ಯೋಗದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರಖ್ಯಾತಿ ಅಂದಾಜಿಸಲು ತಜ್ಞರನ್ನು ಒಯ್ಯುತ್ತದೆ: ಲಿಂಕ್ .

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿದ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಗೆ, ಅಗತ್ಯ ಪಡೆಯುವ ಸೆಲ್ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು 3D ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿತ್ತು: ಲಿಂಕ್ .

ಬಳಗಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು: ಲಿಂಕ್ .

ವಿವೇಕ ಅವರು ಮುಖ್ಯಸ್ಥನೆಂಬುದಾದ ವರದಿ: ಲಿಂಕ್ .

ಮಾಬಶಾಖೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಉದ್ಧರಿಸಿದ ಶೋಧನೆಗಳು ಈ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಟ್ರೇನ್ ಮಾಡಬಲ್ಲವು: ಲಿಂಕ್ .

ರೊಬೋಟ್ ಕಲಿಕೆಯ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳು

ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಹೇಗೆ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ?
ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕರ್ಚ್ ಮಾಡಲು ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರು ಕಠಿಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಬಲ್ಲರು.

ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ಮಾನವ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ?
ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ, ಅದೊಂದೇ ದೃಶ್ಯ-ವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದ ಜಡೆಯಿನ ಬಾರಿ ಅಥವಾ ಇಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಶ್ರೇಣಿಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ.

ರೊಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಪುನಾವೃತ್ತ ಕಲಿಕೆಯ ಮಹತ್ವವೇನು?
ಪುನಾವೃತ್ತ ಕಲಿಕೆ ರೊಬೋಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತುಕ ಕಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಕಲಿತಾಗ, ತಾರತಮ್ಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ತಮ್ಮ ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಸುಧಾರಣೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಮಾನವ-ಇನ್-ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೋಡೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ರೊಬೋಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ?
ಮಾನವ-ಇನ್-ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿಧಾನವು ವೇಗದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಬೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಹ ಸೂಚತಿಯ ಮೇಲಲ್ಲದೇ ಮಾತುಕತೆಗಳನ್ನು ಕಿತ್ತೆತ್ತುವುದನ್ನು ಫ್ಲಾಕ್ ಬಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ಮಾನವ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಇಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತವೆ?
ಹೌದು, ಸುಮಾರು ಸಾಕಷ್ಟು ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಬರುವ ಹಂತವನ್ನು ಪ್ರಾಪ್ತಿಸಲಿದೆ, ಆದರೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕವನ್ನು ಕಂಪನ ಹಂತವನ್ನು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಬೇಕು.

ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ ರೊಬೋಟ್‌ಗಳು ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೇಲೆ ಕಲಿತ ಆದ್ಯಾಸವು ಎಷ್ಟು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ?
ಅಧ್ಯಯನಗಳು ವರದಿಸುತ್ತವೆ, ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದರ ಅರ್ಹತೆ ಹೊಂದಿದ್ದು, ಶ್ರೇಣಿಯ ವಿವರಹಾರಿಯಾಗಿ ಸಮಗ್ರತೆಯು уңೂರಿಯಾಗಿ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಘೋಷಣೆಯು ಯಾವ ಮಾನವ ಪುನಾವೃತ್ತ ತರಬೇತನಕ್ಕೆ ಕರ್ತವ್ಯವನ್ನು ಕಲಿತ ಕಾರಣ?
ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೊರತೆಯು ಯತ್ನವನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಾವು ಬರಹಗಳು ಹುಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಗಮನಸೆಳುತ್ತದೆ.

ಈ ಎಲ್ಲಾ ಆಳ್ವೆಯ ಸ್ಥಳಾಂತರವು ಗಮನ ಸೆಳೆಯುತ್ತಾ?
ಈ ಮುಂದುವರೆದ ಆಯಾ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಪುನಾವೃತ್ತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಕೊಂಡೊಯ್ಯುವ ಮೂಲಕ ತಾನೇ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ.