Google DeepMind is making machines 'feel' their way around virtual objects

Google DeepMind is making machines 'feel' their way around virtual objects
15:34 16 Noyabr 2016
Ölkə mətbuatı
A- A+

Virtual “Geyim otağı” yaradıldı (18 Fevral 2017 08:27)

Children learn through play, so why shouldn't machines? For humans, the easiest way to learn about an object’s properties – whether it is hot or cold, light or heavy, sharp or blunt – is to pick it up and explore it with their hands.
 
Now AI engineers at Google’s DeepMind are training machines to learn the same way, by exploring the physical properties of virtual blocks in order to compare them.
 
Explaining the work, the group said: 'In the past few years deep learning has gotten really good at understanding the world through passive observation, but a lot of human understanding as pointed out above comes through interaction as well.' 
 
Using simulations, they enabled machines to work out hidden properties of the virtual objects by manipulating them. If a child were presented with two blocks painted black, one made of wood and one made of lead, he or she could work out the blocks' basic properties through playing with them.
 
The shape and colour of the blocks is obvious at a glance, but the weight of the blocks is a ‘hidden’ property, which can be worked out by picking up the blocks and comparing them. Through a series of experiments in a virtual environment, a team from Google's DeepMind was able to train an AI to explore like a child, by 'playing' with virtual objects and exploring their properties.
 
In the first experiment, they used a ‘which is heavier’ test for their AI to compare hidden masses of blocks, by ‘poking’ all of them before making a decision on which had the greatest mass. They found the harder the task was, the longer the AI spent collecting data – spending more time poking blocks to explore their properties before making up its mind.
 
A second trial was set up in a block building simulation, where the AI was tasked with working out the building blocks which made up a rigid tower. In the trial, the machine learned by poking the virtual tower, knocking it over and exploring the way the blocks landed to work out their properties.
 
Some of the blocks in the tower were stuck together, so the only way for the AI to find out how many separate blocks made up the virtual structure was to poke it and see what arrangement the components made when they were apart. Using a trial and error approach, the machines learned they had to knock the towers over to solve the puzzle.
 
Writing in an as yet unpublished paper, posted on the online ArXiv server, the researchers explain: ‘By letting our agents conduct physical experiments in an interactive simulated environment, they learn to manipulate objects and observe the consequences to infer hidden object properties.
 
They add: ‘We demonstrate the efficacy of our approach on two important physical understanding tasks – inferring mass and counting the number of objects under strong visual ambiguities.’  Commenting on the potential applications of the work, DeepMind's Misha Denil said: 'I think right now concrete applications are still a long way off, but in theory any application where machines need an understanding of the world that goes beyond passive perception could benefit from this work.
 
'This might include machines that can manipulate complex materials, or machines that can navigate precarious terrains for things such as disaster response.' 
 
Developing machines that learn through play could prove to be a fruitful avenue for pushing AI forward. Earlier this week, researchers in Italy launched a new project to develop robots which learn by themselves, using a form of open open-ended machine learning.
 
Called goal-based open-ended autonomous learning (GOAL), the project aims to make independent robots which set their own targets and would be a breakthrough for artificial intelligence.


RƏYLƏR

OXŞAR XƏBƏRLƏR

BU KATEQORİYADAN DİGƏR XƏBƏRLƏR

Ölkə mətbuatında bugün

Fərqli küçə rəssamı - FOTO

27 Aprel 2017 01:32

Rusiyadan kritik Astana açıqlaması -

27 Aprel 2017 01:31

Lənkəranda ağır qəza:

27 Aprel 2017 01:20

Rusiya mətbuatı Putinlə Trampın ilk görüşü barədə xəbər yayıb

27 Aprel 2017 01:17

35 yaşlı futbolçu məşqdə öldü

27 Aprel 2017 01:04

Limonla tonqal qaladı - FOTO/VİDEO

27 Aprel 2017 01:03

Hadisə hicaba büründü -

27 Aprel 2017 00:58

Suriyada qətliam davam edir:

27 Aprel 2017 00:23

Rusiyada terror qruplaşmasının 12 üzvü saxlanılıb

27 Aprel 2017 00:22

Suriyanın bir neçə şəhəri terrorçular tərəfindən atəşə tutulub: ölən və yaralananlar var

27 Aprel 2017 00:07

Günün qoroskopu: qəm yeməyin, kimsə gələr, kimsə də gedər

27 Aprel 2017 00:05

"Barselona"dan 7 qol!

26 Aprel 2017 23:57

"Qalatasaray"ın futbolçusu qəza törətdi

26 Aprel 2017 23:57

Futbolda növbəti YENİLİK:

26 Aprel 2017 23:56

"İspaniya çempionatında sürpriz nəticələr olacaq"

26 Aprel 2017 23:47

Bu evə 120 milyon dollar verdilər - FOTO

26 Aprel 2017 23:47

Bu da oldu - 700 illik mağaradan lüks ev - FOTO

26 Aprel 2017 23:42

Moda dünyasında böyük dəyişiklik - 13.2 milyard dollar ödənildi

26 Aprel 2017 23:42

Liviya Avropa İttifaqından yardım istəyir

26 Aprel 2017 23:38

"Konteyə dedim ki..."

26 Aprel 2017 23:37

Hər gün tərxun yeyin! - 7 SƏBƏB

26 Aprel 2017 23:32

Şöhrətləri ilə bərabər gözəllikləri də artan ulduzlar - FOTO

26 Aprel 2017 23:32

Tailandda qasırğa xəbərdarlığı verilib

26 Aprel 2017 23:27

Cennifer sevgilisi ilə - FOTO

26 Aprel 2017 23:27

"Barselona" "Osasuna"nı darmadağın etdi -

26 Aprel 2017 23:25

Ərini elə qucaqladı ki... - FOTO

26 Aprel 2017 23:22

"Xavi mənim düşmənimdir"

26 Aprel 2017 23:22

Makronun sevgi macərası - FOTOLAR

26 Aprel 2017 23:18

İki uşağının atası ilə 8 il sonra ailə qurdu - FOTO

26 Aprel 2017 23:17

DÇ-2018-də bu yenilikdən istifadə ediləcək

26 Aprel 2017 23:14

Mariya Şarapova cəzadan sonra ilk oyunundan qalib ayrılıb

26 Aprel 2017 23:12

FİFA prezidenti: "DÇ-2018-də video hakim funksiyasından istifadə olunacaq"

26 Aprel 2017 23:12

İranın Pakistanla sərhəd bölgəsində silahlı insident: 10 sərhədçi ölüb, 3-ü yaralanıb

26 Aprel 2017 23:05

Nəfəsalma sisteminizin yaşını təyin edin - TEST

26 Aprel 2017 23:05

Ledi Qaqanı bir də belə görün - FOTO

26 Aprel 2017 23:05

Lənkəranda qəza:1 ölü, 2 yaralı

26 Aprel 2017 22:59

"Təsəvvür etməzsiniz, PSG "Barselona"dan 6-cı qolu buraxanda necə qışqırmışdım"

26 Aprel 2017 22:58

Moskvada Qara dəniz və Xəzər dənizi Regionu Ölkələri Hüquqşünasları Assosiasiyasının növbəti iclası keçirildi

26 Aprel 2017 22:58

Bakıda bədii gimnastika üzrə Dünya Kubokunun açılış mərasiminin əsas məşqi keçirilib - FOTOREPORTAJ

26 Aprel 2017 22:57

Təcrübəli mütəxəssis Hollandiya millisində işləməkdən imtina edib

26 Aprel 2017 22:57

Qaraciyəri XƏRÇƏNGDƏN qoruya biləcək 4 QİDA

26 Aprel 2017 22:57

Türkiyənin Silahlı Qüvvələri 19 PKK terrorçusunu zərərsizləşdirib

26 Aprel 2017 22:52

Pakistan sərhədində silahlı hücum:

26 Aprel 2017 22:50

Qocalmaqdan qorxmayan Monika Belluççidən yarıçılpaq fotosessiya

26 Aprel 2017 22:47

Azərbaycanda velosipedçinin ölümü ilə nəticələnən yol qəzası baş verib

26 Aprel 2017 22:42

Fanatlarına görə bunu da edəcək - FOTO

26 Aprel 2017 22:42

Astarada ölümlə nəticələnən qəza - FOTO

26 Aprel 2017 22:38

Avropada EPİDEMİYA: bu 14 ölkədən uzaq durun - SİYAHI

26 Aprel 2017 22:37

Azərbaycanda kütləvi dava olub, iki nəfər bıçaqlanıb

26 Aprel 2017 22:37

Hadisə hicab bağladı - FOTO

26 Aprel 2017 22:37