像训练小狗一样教机器人做家务可能吗?【S10竞猜】

本文摘要:华盛顿州立大学的研究人员正在利用训练动物的想法来帮助非专业用户训练机器人如何继续执行预期的任务。

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华盛顿州立大学的研究人员正在利用训练动物的想法来帮助非专业用户训练机器人如何继续执行预期的任务。当机器人在社会上得到更广泛的应用时,人类开始期望它们做一些家务,比如打扫房间、吃饭等等。但是对于没有编程经验的人来说,需要给机器人一些提示才能继续执行任务。

所以一定要想办法给普通人训练机器人,编程就可以了。马修泰勒说他是华盛顿州立大学电子工程和计算机科学学院的教授。

北鹏是布朗大学和北卡罗来纳国立大学计算机科学专业的博士生,也是项目合作者。在他的帮助下,泰勒在华盛顿州立大学智能机器人自学实验室设计了一个计算机程序,即使用户没有任何计算机编程方面的专业知识,也可以教授虚拟世界机器人自学任务。这个虚拟世界机器人位于华盛顿州立大学智能机器人自学实验室,是一只虚拟世界小狗。为了进行学术研究,研究人员改变了狗在虚拟世界中的反应速度。

当人们训练真实动物自己学习一项新技能时,较快的练习可以让训练者分辨出虚拟世界中的狗是否能解读出如何做出不道德的反应,从而训练者得到更清晰的指导,帮助机器人更好地自学。研究人员已经开始在物理机器人和虚拟世界机器人上进行实验。最后,他们希望利用这个项目来帮助人们成为高效的动物训练者。

在最近的国际自动代理和多代理系统会议(国际自动代理和多代理系统会议)上,研究人员展示了他们的成果。此外,该项目还赢得了美国国家科学基金会的资金反对。当机器人在人类世界中更加稀少的时候,对于没有编程经验的用户来说,训练机器人自学新技能就显得尤为重要。

在现有的交互式强化学习技术中,大多只专注于非专业的人对系统的解释或整合,以加快机器人的自学习速度。我们的目标是更好地展示自学习代理程序,使该程序能够在人类培训师和学习者之间进行更自然、更高效的交流。而人类对于系统的线性传播信息有不同的概率,训练者的定位策略概率也不同。

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这项工作必须由用户研究。通过在不同的模拟环境中给予不同的奖励和/或惩罚,参与者训练虚拟世界代理程序来完成各种任务。我们的研究结果来自60名参与者,表明学习者可以自己学习自然语言命令,适应环境,继续他们不道德的执行速度,从而更高效地向人类训练者学习。这个代理程序的不道德执行速度是可以顺利调整的,然后我们希望从人类训练师那里得到更具体的系统对(特别是在一些高度不确定的状态领域)。

我们的研究结果表明,我们的创造性自适应速度代理程序在某些性能评价上优于同速度代理程序。此外,我们还研究了训练条件下教学对用户绩效和用户偏好的影响。

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