Еще недавно производители роботизированных манипуляторов соревновались в области разработки все более совершенных программ управления. Настоящим прорывом стала возможность “ручного” обучения машин, когда человек получил возможность двигать манипулятор, а автоматика - создавать алгоритм, который робот способен повторять. Теперь можно говорить о переходе на новый виток эволюции систем обучения робосистем.

Исследователи Google создали нейросеть из 14 роботизированных манипуляторов, которые самостоятельно учатся поднимать различные предметы. Без участия “наставников” в лице людей.

Схожим образом учатся дети в возрасте от одного до четырех лет - пробуют различные действия и запоминают те, которые привели к положительному результату.   Алгоритм позволяет использовать метод проб и ошибок для обучения.

Каждый день машины Google достают из коробок различные предметы, совершив уже более 800 тысяч попыток. Стоит отметить, что с каждым разом их возможности улучшаются. Более того, машины выработали ряд техник для того, чтобы лучше захватывать объекты - передвигают их по поверхности, поворачивают захват в “удобную” позицию, которая дает наибольший процент удачных попыток. И делятся собранной информацией друг с другом - “знания” поступают в единую базу, доступную каждому роботу.

Если эксперимент увенчается успехом, следующие поколения роботов смогут взаимодействовать с объектами, которые они никогда ранее не встречали, без коррекции базового программного кода.

Технологии облачного машинного обучения используют не только в Google. Существуют идеи создания своеобразной Wikipedia для машин, а новые “трюки”, которым обучают в различных университетах мира робоплатформы Baxter и PR2 передаются через “облако” другим машинам.