Абсолютно все, даже те кто этим не увлекаются, прекрасно осознают тот факт, что на сегодняшний день обучение роботов является невероятно сложной задачей. Обучить робота выполнять даже самые простые задачи – это крайне долго и сложно. Сейчас пока-что существуют только два способа обучения роботов, а именно прямое кодирование и тесты, которые проходят через невообразимое количество проб и ошибок, либо же ручная работа машины. Однако уже совсем скоро данное положение дел может измениться к лучшему, ведь группа учёных из Массачусетского технологического института сумела разработать инновационную, так называемую «систему планирования с неопределенными спецификациями».
Данная разработка, по задумке создателей, должна помочь роботам самостоятельно изучать самые различные, деже очень сложные задачи. То есть, например, если роботы станут повсеместным, доступным явлением, и они будут помогать нам с вами справляться с делами по дому, но в какой-то момент вы дадите роботу задачу, с которой он не сможет справится, он сумеет невероятно быстро понять, что же именно от него хотят, после чего поставленная задача будет выполнена. Как сказали учёные из Массачусетского технологического института, их собственная система сможет заставлять робота придерживаться тех или иных конкретных «убеждений» в отношении различных спецификаций, а так же использовать язык (линейную временную логику), который в свою очередь позволит ему «рассуждать» на счёт того, что-же именно он должен делать прямо сейчас.
Так же для того, чтобы подтолкнуть робота к достижению максимально правильного результата, команда учёных установила свои собственные критерии, которые помогут роботу «удовлетворить его общие убеждения». Данные критерии смогут «направлять робота в его размышлениях в правильное русло». Более того, при помощи «системы планирования с неопределенными спецификациями», самым различным разработчикам так же будет дана возможность оптимизации робота для обеспечения, к примеру безопасности и осторожности в том случае, если он работает с любым видом опасных или же хрупких материалов. И да, как уже подтвердили первые исследования, система, разработанная в стенах Массачусетского технологического института является намного более эффективным способом обучения, нежели привычные индустрии на сегодняшний день традиционные подходы.
В качестве примера было приведено то, что робот на основе вышеуказанной системы допустил всего-навсего шесть ошибок из 20 000 попыток накрытия стола. И даже в тот момент, когда исследователи добавили «дополнительную сложность», приказав разместить на столе дополнительные вещи, робот и дальше продолжил успешно выполнять свою задачу. Так что в том случае, если данная система получит широкое распространение, то эра популяризации и развития роботов сможет наступить гораздо раньше, нежели все привыкли думать.
