В этом видео робот Atlas демонстрирует поведение и алгоритмы, разработанные с использованием методов обучения с подкреплением (reinforcement learning), а также с использованием данных, полученных из захвата движений человека (motion capture) и анимации. Это исследование является частью совместной работы между компанией Boston Dynamics и Институтом робототехники и искусственного интеллекта (Robotics and AI Institute, RAI Institute).
Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением) — это метод машинного обучения, при котором система (в данном случае робот) учится выполнять задачи методом проб и ошибок, получая "вознаграждение" за успешные действия. В контексте робототехники это позволяет роботу адаптироваться к различным условиям и улучшать свои навыки движения и взаимодействия с окружающей средой.
Данный проект является примером того, как современные технологии машинного обучения и робототехники могут быть объединены для создания роботов, способных выполнять задачи, которые ранее считались исключительно человеческими.
Есть ли на ваш взгляд значительные улучшения по сравнению с первыми моделями?
Пока дорогие, пока уступают. Раньше зенитные орудия (например на кораблях) наводились в ручную, был целые расчеты у каждого, сейчас это полностью автоматическая история, которая сама найдет, будет удерживать в прицеле и собьет по команде. Раньше никто и подумать не мог, что это в принципе возможно и человека тут можно заменить. Вот также и со всем остальным.