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开发人员教机器人制作完美的热狗
Исследователи до сих пор не всегда понимают принципы работы алгоритмов машинного обучени – поэтому технологию покя сложно применять в сложных 和 рискованных проектах, таких как автономное вождение。 Ученые из Инженерного колледжа Бостонского университета в США пытаются решить эту проблему, они обучили двух робо тов вместе готовить и подавать хот-доги.
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）研究人员仍然并不总是了解机器学习算法是如何工作的，这就是为什么该技术仍然难以应用于自动驾驶等复杂且有风险的项目。美国波士顿大学工程学院的科学家正试图通过训练两个机器人一起烹饪和提供热狗来解决这个问题。
新方法结合了机器学习和通常用于确保安全的正式方法，例如在航空航天和网络防御项目中。我们正在讨论两种截然不同的方法，从数学角度来看，它们很难结合起来并转化为机器人可以理解的形式。
由工程力学、系统、电子和计算机技术教授 Kalin Belta 领导的科学家团队使用了一种称为强化学习的机器学习方法。在该方案中，当计算机成功完成任务时，它会收到有条件的奖励。在这种情况下，过程的各个阶段在“基础知识”算法中指定，但其实现的确切方法没有被编程。随着机器人执行任务的能力不断提高，它会获得越来越多的奖励——这种机制会刺激系统学习最有效的工作方式，在本例中是准备热狗。
将基础知识与强化学习算法和形式化方法相结合是波士顿大学团队创新的核心。通过这种方法的结合，科学家们能够加快机器人的学习过程，并确保准备和提供热狗的安全性。 Belta 提议将该项目视为概念验证，并希望该方法将来能够适用于其他复杂的任务，例如自动驾驶。
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