Инженеры из Массачусетского технологического института (MIT) прибегли к алгоритмам машинного обучения, чтобы научить промышленного робота-манипулятороа ABB IRB 120 правилам игры в " Дженгу" (" Башню" ). Обладая подвижным запястным шарниром с функцией обнаружения усилия и мягким схватом, роборука научилась ловко выстраивать башню из деревянных брусков, последовательно вытаскивая блоки и перемещая их на верхний этаж.



На то, чтобы освоить игру, механизму понадобилось всего 300 попыток, а вовсе не тысячи, Как ранее. Тренировался он Как человек, объединяя серии удачных ходов в группы. Как говорит разработчик Альберто Родригес, перед каждой попыткой IRB 120 прощупывает башню на устойчивость, определяя, безопасно ли вытянуть брусок.

" в противоположность от задач и игр только познавательного характера, к примеру шахмат или го, игра в ' Дженгу' также требует овладения двигательными навыками, такими как прощупывание, толкание, вытягивание, размещение и выравнивание брусков, — заявил Родригес.— Она требует интерактивного восприятия и манипуляционных действий, когда вам надо коснуться башни и понять, как и когда переместить блоки".

Технология имеет возможность быть обнаружить использование в промышленных роботах, которые задействованы на сборочных линиях. Однако сражаться с опытными игроками-людьми манипулятор до тех пор пока не готов: к примеру, роборука неспособна выяснить, какие бруски были сдвинуты умышленно, чтобы понизить устойчивость башни к последующим ходам.

Прошлым летом организация OpenAI (финансируется Илоном Маском) объявила о созданию инновационных ИИ-алгоритмов для роботизированной руки. Система получила название Dactyl: она способна не только манипулировать объектами с ловкостью, близкой к человеческой, но и обучаться этому без какого-либо внешнего вмешательства. К примеру, ИИ-Система дает возможность роборуке держать и вертеть пальцами шестигранный кубик почти так же умело, как человек.