麻省理工教授:未来机器人应该一起工作 互相学习

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分布式智能体(Agent)具有自主性、交互性、反应性和主动性。

  通过“强化学习”,让每个智能体适应周围环境和群体商务合作。未来的分布式机器人可不都都能否互相学习,同时工作,同时完成错综复杂任务。

  科技日报北京8月19日电(实习记者 余昊原)据美国《连线》杂志网站近日报道,目前大每种人工智能研究都集中在个体智能体(Agent,指能自主活动的软件不可能 硬件实体)上,人工智能系统也总爱是作为个体运作,但哪此个体智能体不可不都都能否组合成有有4个 团队来学习、工作,也不 能相互商务合作完成相应的任务。麻省理工学院航空航天教授乔纳森·豪认为,你这个工作模式丧失了有有4个 巨大的不可能 ,未来机器人应该同时工作,互相学习。

  在分布计算领域,我们都都我们都都我们都都 歌词 通常把在分布式系统中持续自主发挥作用并具有自主性、交互性、反应性和主动性的计算实体称为Agent。你这个百公里油耗单独行驶在街道上的汽车,本身生活能根据周围环境变化而不断调整的恒温器。

  豪领导的研究团队总爱致力于研究改变“移动和人工智能设备相互商务合作和学习的法律法律法律依据”,希望通过人工智能的核心能力——机器学习,帮助智能对象,使彼此更智能。

  豪认为,未来机器人可不都都能否互相学习,同时工作,从而改变物流(机器人完成订单并送货上门)和太空探索(机器人商务合作探索新领域)等行业。而真正的挑战是为哪自己工智能机器人在实验室之外的真实世界做好准备,这才是人工智能应该涉猎的领域。

  机器每每所有人体结成团队工作

  现实世界远比人工智能机器人开发实验室环境错综复杂。在团队工作中,人类会思考,自己在做哪此?何如同时完成任务?你这个任务会占据 何如的变化?等等。而哪此问题,都将是机器人以团队形式工作时所需要“考虑”的。

  为了让机器人以群体形式工作,豪带领的团队让智能体在周围环境中反复试验,像人类一样学习。团队利用我们都都我们都都我们都都 歌词 自己开发的新算法,以及机器人行业的经验,对其进行了优化,使用了本身生活名为强化学习的机器学习技术,让它们适应周围环境。

  团队甚至更进一步研究了“多智能体”参与时占据 了哪此。“多智能体”强化学习这门新兴学科占据 或多或少问题,包括:何如让独立的智能体在或多或少方面建立共识并达成一致?何如确保它们之间不断的交谈不需要淹没整个网络?当有有4个 一帮人工智能功能的机器人认为自己知道正确的做事法律法律法律依据,但它却错了时又会占据 哪此?

  豪说:“不可能 我们都都我们都都我们都都 歌词 对哪此然后去吃晚饭需要不同的看法,你需要几只沟通不可不都都能否达成一致?这看起来相对简单的问题,但在机器人系统中,我们都都我们都都我们都都 歌词 要补救的问题非常多,通常哪此问题需要好多好多 不选着性。”

  不可不都都能否再次出显了可行的淬硬层 学习平台,才有不可能 真正回答哪此问题。豪和他的团队使用由亚马逊的EC2 GPU实例支持的AWS淬硬层 学习AMI环境,哪此实例需要管理机架和服务器,就可不都都能否在云上执行非常错综复杂的计算。我们都都我们都都我们都都 歌词 的最终目标是训练和运行强化学习模型的强度和准确性,以保证机器人足以应对现实世界中行为的影响。比如,当机器人意见不一致时,它们之间不断的唠叨不需要淹没整个网络。

  错综复杂计算需要云平台

  在智能机器人同时学习的理想生态系统中,整体大于每种之和,这需要重大的技术努力不可不都都能否实现。

  在亚马逊云服务(AWS)、波音和IBM联合资助下,豪的团队不可能 进行了一段时间的深入研究,通过足够的计算能力运行错综复杂的强化学习算法,使一群机器人保持不断的通信,并在联机中调整它们的行为。新的强化学习系统被称为分层多智能体教学,通过优化奖励功能和更有效的沟通,成功地提高了机器人在团队范围内的学习和商务合作整合补救问题的能力。利用基于云的服务,团队中的每个成员都可不都都能否根据自己的需要,访问尽不可能 多的计算能力。

  “在你这个基于模拟的训练中,我们都都我们都都我们都都 歌词 要测试数百种设置,强度是至关重要的。”豪教授的硕士研究生金东基(音译)说,“机器学习直接转化为我们都都我们都都我们都都 歌词 在更短的时间内运行更多迭代的能力。AWS提供了强大的GPU实例,大大缩短了训练时间,加快了我们都都我们都都我们都都 歌词 的研究步伐。”

  豪认为,这项研究商业化需要5—10年的时间,但这不可能 是未来人工智能应用的有有4个 基本推动者。他表示,商务合作、有弹性机器人的用途几乎是无限的。

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