ロボットを上げる方法

最近、ロボットが日々の仕事で人間をどのように置き換えているのかについてのレポートが大量にあり、少なくとも特定のカテゴリの人間労働者にとって、世界の終わりは近いと思うかもしれません。確かにそれは特定の職業の場合にも当てはまるかもしれません。

たとえば、Associated Pressには、企業の四半期ごとの収益リリースについての3,000のニュースレポートを生成するロボットチームがあります。最近私が書いたこの日本のホテルには、ロボットが全員スタッフがいます。法律事務所が法的情報の膨大な量を選別し、それらを合成するように法律事務所が命じるにつれ、パラリーガルはまもなく過去の地位になるかもしれない。

それは、私たちの機械の友人たちが、誇大宣伝しているにもかかわらず、実際に人間であることを吸うといううれしい爽快なニュースとして生まれます。 Quartzのこの啓蒙的なレポートは、ペンタゴンの研究部門であるDARPAによって制作された、世界で最も有名な年次グローバルロボット競技のマシンが、世界を支配することになっていた機械が、

DARPAのイベントは、2011年の福島核融合に触発され、世界各地のエリートロボットチームを招待し、人間がそうでない環境で働くことができる新しい種類の機械を総体的に刺激することを期待しています核災害として。

これらのDARPAロボットの多くは、以前は有名人であり、スキルを鼓舞しています。サンド・ノミは30フィート飛ぶことができます。チーターは明らかに最高28mphのスピードに達することができ、スーパースプリンターとオリンピックチャンピオンのウサイン・ボルトを簡単に追いかけることができます。 LS3は400ポンドの装備で掃除することができます。適切にアトラスと名付けられたDARPAの独自のチャンピオンは、明らかに車を運転し、壁を突破し、建物を拡張することができます。

まあ、それはすべて罰金とダンディーですが、最高の最高のフィールドを入れた最新のDARPAの競技会が明らかに参加者を持っていたので、ロボティックラインに大きな偏差があるようです(または、これらのロボットチャンピオンは昨年過ぎましたか?彼らはいつでも去っていきました。彼らは車から階段を下り、ノブを回しながら崩壊し、時には問題を何時間も見つめていました。まさに、あなたが自然な災害。勝利したチームは、わずか45分で人間が磨くことができる何かをするために45分かかったチャンピオンをフィールドに入れました。だから、今のところ、人間はもっと簡単に呼吸することができます。

それとも?

提携の中で最も非ホステスであるかもしれないもので、The Atlanticの記事では、ワシントン大学のロボットエキスパートと開発心理学者が最近どのようにしてこれらのマシンをより効率的にするかを試してみる方法を明らかにしました。驚くべき啓示 – 赤ちゃんを模倣するようにデザインする。

「赤ちゃんの秘密のソースは、観察と模倣から柔軟に学ぶ大きな贈り物で彼らが未成熟であるということです」と、アトランティック作品のアンドリュー・メルツョフは述べています。 Meltzoffは、ワシントン大学の心理学教授であり、ロボットエンジニアと協力して学び、脳科学の研究所の共同ディレクターを務めています。

“彼らは別の人を見て、その人が「私のような」人物であることを記録します。彼らは世界の「私のような」エンティティに大きな関心を払っています…ロボティストは赤ちゃんから学ぶことがたくさんあります」と彼は付け加えました。

言い換えれば、特定のパターンに従うようにマシンをプログラムするとき、正確なステップや動きでマシンを操作することができますが、実際の状況が予測できない場合はまったく準備ができていません。一方、赤ちゃんは模倣を通じて適応性の最良の例を表しています。彼らはスポンジであり、見て、模倣し、間違いを犯し、違ったやり方で何度も何度も繰り返すことによって複雑なことを学びます。一方、ロボットはこのすべてをスプーンフィードしなければならず、それでも明らかにうまく機能しません。

Meltzoffと彼の学際的なチームは、マシンが通常はしないようにプログラムされたアルゴリズムを考案しました。目標や行動の背後に意図が何かを推測し、異なるアプローチで同じ結果を達成する方法を探り、その行動は異種の結果に影響を与える可能性がある。彼らの努力を試すための実験では、実際にはロボットが動きを起こしたり、テーブルの上にある物体を手で動かしたりするときに、人間を観察することによって人間を模倣する方法を学びました。

今日のロボットは、試行錯誤の過程を通して仕事を吸収して学ぶ能力において、赤ちゃんの発達能力にはまだまだ遅れています。しかし、センサがより強力になり、計算力がより強くなると、Atlanticの記事で示唆されているように、機械学習プロセスは非常に人間的なものになる可能性があります。

そして、それはおそらく人間が平等に測定し、後悔する日です。

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