В основу обучения машины легли алгоритмы, копирующие процесс изучения действительности младенцем
В основу обучения машины легли алгоритмы, копирующие процесс изучения действительности младенцем
Новости
Математик из России создал самостоятельно познающего мир робота
В основу обучения машины легли алгоритмы, копирующие процесс изучения действительности младенцем
В Институте точной механики и вычислительной техники имени С.А. Лебедева создали робота с алгоритмами познания окружающего мира, аналогичными человеческим. О разработке сообщил автор концепции, доктор физико-математических наук Александр Жданов.
В основу создания робота лег новый принцип, копирующий алгоритмы познания мира младенцем. Чтобы устройство могло самостоятельно решать такие сложные задачи, как моделирование эмоций, поиск и накопление знаний, принятие решений, ученым потребовалось создать новые модели нейронов, соответствующие биологическим.
По словам Жданова, биологический нейрон – это «самостоятельная самообучающаяся система распознавания образов». Один нейрон отвечает за создание одного образа.
Обучение происходит в ходе запоминания образов при частом столкновении с одним и тем же объектом действительности или за счет получения сильного впечатления от него. Для ускорения процесса обучения ученые заложили в него возможность получать положительные или отрицательные эмоции.
Главное отличие модели Жданова – возможность порождать языковое общение, что является прерогативой человека, передают «Известия». Робот может ассоциировать слова с реальными ситуациями и спустя время начинает реагировать на них.
Ученый продолжит работать над проектом, надеясь в будущем создать информационную управляющую машину, которая будет приспосабливаться к миру в процессе жизни.
Больше научных новостей смотрите на сайте Физтехпарка.
