Нов алгоритъм, който помага на роботите да се учат като хората – чрез проби и грешки, беше създаден учени в университета „Бъркли”. Проблемът с развитието на изкуствения интелект е, че се изисква твърде много програмиране за изпълнението на най-обикновени действия. Затова ако робот се сблъска със задача, за която няма абсолютно точни инструкции, той не може да се адаптира.
За да преодолеят това препятствие, изследователите разработват няколко подхода за обучение на машините. Най-обещаващият от тях е процесът, с който децата трупат опит и овладяват нови умения – чрез проби и грешки.
Първият робот, който използва тази система, е BRETT (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks, от англ. – Робот на „Бъркли” за елиминиране на досадни задачи). Рожбата на учените от „Бъркли” използва алгоритъм за т.нар. задълбочено учене, вдъхновен от невралните връзки в човешкия мозък. Ако накарате BRETT да сглоби играчка, която вижда за пръв път, той ще се опитва, докато успее и разбере принципа на действие. На теория роботът не се нуждае от почти никакво допълнително програмиране – просто му поставяте дадена задача и чакате, докато я разреши.
BRETT все още не може да се справи съвсем сам с предизвикателствата на истинския свят. Ако му покажете как да разреши даден проблем от начало до край, той ще го усвои за около 10 минути. Без чужда помощ ще са му нужни около 3 часа. Освен това за разлика от хората роботът не може да черпи познания от натрупан в предишни сходни задачи опит и не прави логически връзки между тях, за да схване определена концепция.
Учените от „Бъркли” са оптимисти, че след няколко години технологията ще се усъвършенства значително. Роботите ще обработват много повече данни и ще разчитат на рутината, натрупана от предишни преживявания. Не след дълго машините ще имат достатъчно добър изкуствен интелект, за да правят всичко, което създателите са им позволили.
Монитор Монитор