盖世汽车讯 据外媒报道,美国西北大学工程师开发出专为智能机器人设计的新人工智能(AI)算法。通过帮助机器人快速、可靠地学习复杂的技能,新方法可以显著提高机器人在一系列应用中的实用性和安全性,包括自动驾驶汽车、送货无人机、家庭助理和自动化。
该算法被称为最大扩散强化学习,其成功在于它能够鼓励机器人尽可能随机地探索其环境,以获得多样化的经验。这种“设计的随机性”提高了机器人收集的有关其周围环境的数据的质量。而且,通过使用更高质量的数据,模拟机器人表现出更快、更高效的学习能力,从而提高了其整体可靠性和性能。
在与其他人工智能平台进行测试时,使用西北大学新算法的模拟机器人始终优于最先进的模型。事实上,新算法运行得非常好,机器人学会了新任务,然后在第一次尝试中成功执行。这与当前的人工智能模型形成鲜明对比,当前的人工智能模型需要通过反复试验来实现较慢的学习速度。
这项名为“最大扩散强化学习”的相关研究发表于期刊《Nature Machine Intelligence》。
“其他人工智能框架可能有些不可靠,”领导这项研究的西北大学Thomas Berrueta表示。“有时他们会完全完成任务,但有时他们会完全失败。使用我们的框架,只要机器人能够解决任务,每次打开机器人时,用户可以期望它完全按照要求做的事情。这使得解释机器人的成功和失败变得更容易,这在日益依赖人工智能的世界中至关重要。”
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