Обучение Тьюринга приведет к прогрессу в области науки и техники!

Исследователи, работающие с группой роботов сделали серьезный прорыв

Чтобы узнать как природные или искусственные системы работают нужно просто наблюдать за ними!

Это может означать прогресс в мире технологий с машины способен предсказать, поведение человека.

Открытие черпает вдохновение из работ Алана Тьюринга, предложившего тест (Тест Тьюринга), который машина может пройти, если будет вести себя как человека. В этом тесте, следователь обменивается сообщениями с двумя игроками в разных комнатах: один игрок человек, другая машина. Следователь должен выяснить, какой из двух игроков человек.

Доктор Родерих из кафедры автоматизированных систем управления и инжиниринга университета Шеффилда, сказал: «наше исследование использует тест Тьюринга, чтобы показать, как данная разработка работает. В нашем случае, мы ставим несколько роботов под наблюдение и хотим выяснить, какие правила вызвали их движения.»

Он добавил: «в отличии от оригинального теста Тьюринга, следователи не люди а компьютерные программы, которые учатся сами. Их задача состоит в том, чтобы отличать отдельных роботов из группы.

Доктор Гросс рассказал о преимуществе подхода, называемого ‘обучением Тьюринга’, людям больше не нужно указывать машине, что искать.

«Представьте себе, вы хотите, чтобы робот рисовал, как Пикассо. Обычные алгоритмы машинного обучения будут оценивать картины робота, как их картины более напоминали Пикассо. Но кто-то должен был говорить алгоритмам, что является картиной Пикассо с самого начала. Обучение Тьюринга не требует такого предварительного знания. Обучение Тьюринга будет одновременно учиться, как допрашивать и как рисовать».

Доктор Гросс сказал, что он считает обучение Тьюринга может привести к прогрессу в области науки и техники.

«Ученые могли использовать его, чтобы обнаружить правила, регулирующие естественные или искусственные системы, особенно там, где поведение не может быть без труда характеризоваться через показатели сходства», — сказал он.

Открытие также может быть использовано для создания алгоритмов, которые выявляют нарушения в поведении. Это может оказаться полезным для мониторинга здоровья животных и для профилактического технического обслуживания станков, машин и самолетов.

Обучение Тьюринга также может быть использовано в системах безопасности, например, для обнаружения лжи или онлайн проверки личности.

Пока Доктор Гросс и его команда протестировали обучение Тьюринга на группке роботов, но следующий шаг показать роботам работу какого-то животного коллектива, такие, как стаи рыб или колонии пчел. Это может привести к лучшему пониманию того, какие факторы влияют на поведение этих животных, и в конечном итоге сообщить данные по их защите.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить