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+

“Google” 2016-cı ilin ən yaxşı əlavələrini açıqladı (23 May 2017 08:42)
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 »

Abşeronda yanğın hadisəsi

29 May 2017 00:44

İran sərhədində atışma - Ölənlər var

29 May 2017 00:33

"Maşın" şou başladı

29 May 2017 00:23

Səudiyyə Ərəbistanı enerji içkiləri və tütün məhsullarına 100 faizlik aksiz tətbiq edəcək

29 May 2017 00:15

Totti “Roma” ilə vidalaşdı

29 May 2017 00:14

Fələstinli gözəl Roma gecəsinə qatıldı - FOTO

29 May 2017 00:05

Günün qoroskopu: orijinal ideyalarınız yaranacaq

29 May 2017 00:05

Astroloji proqnoz - 29 may

29 May 2017 00:03

Kann Kinofestivalının qalibi bəlli oldu

28 May 2017 23:59

"Maşın" şou başladı - iştirakçıların siyahısı

28 May 2017 23:57

Aqil M.Quliyevin qızının 25 yaşı tamam olur

28 May 2017 23:57

Bu mübarək aya necə xitab edək?

28 May 2017 23:57

İtkin düşən tələbənin cəsədi Xəzərdən tapıldı - FOTO

28 May 2017 23:52

Ramazan ayında şeytanın zəncirə vurulması nə deməkdir?

28 May 2017 23:52

“Müharibə Qarabağın astanasındadır” – Qriqori Trofimçuk

28 May 2017 23:52

Qızıl palma budağı mükafatının sahibi məlum oldu

28 May 2017 23:51

56 günlük körpəsini zəhərləyib öldürən ana - FOTO

28 May 2017 23:47

Oruclu adamların yayda ən çox ehtiyac duyduğu meyvələr

28 May 2017 23:47

Rüku halında nə qədər əyilmək lazımdır?

28 May 2017 23:47

Qızıl palma budağı mükafatının sahibi məlum olub

28 May 2017 23:43

Şəki sakinini it dişləyib

28 May 2017 23:42

Qaxa dolu yağıb - FOTO

28 May 2017 23:42

Yüksək təzyiq zamanı xalq təbabəti

28 May 2017 23:42

Şimali İrlandiya millisinin daha bir hücumçusu Azərbaycan yığmasına qarşı oynamayacaq

28 May 2017 23:42

Qazaxda iki maşın toqquşdu, 3 nəfər xəsarət aldı

28 May 2017 23:33

Şou ulduzu yeni fotolarını paylaşdı - FOTO

28 May 2017 23:32

Bakıda torpaq neçəyədir?

28 May 2017 23:29

Nişanlısı ilə kəbin kəsdirdi, 3 gün sonra öldü - 28 yaşlı Kənanın ürək dağlayan taleyi - FOTO

28 May 2017 23:27

Yeni ulduz erotik fotosessiyaya çəkildi - FOTO

28 May 2017 23:27

Oruclu olanda bədəndən qan alıdrımaq, damardan qan vermək olarmı?

28 May 2017 23:22

"Sarkisyan sülh istəmir, yoxsa Martirosyanı niyə satın aldırırdı?"

28 May 2017 23:22

Ramazan ayının gündəlik müstəhəb əməlləri

28 May 2017 23:17

“Qızın iki adaxlısı var?” – Bakıda yeni qalmaqal - FOTO

28 May 2017 23:17

Ayağını ayağının üstünə aşıranlar...

28 May 2017 23:15

Oruc halında ağrıkəsici dərman həbi qəbul edən adamın orucu pozulurmu?

28 May 2017 23:12

Vahan Martirosyan bu dəfə Ermənistan tərəfə qaçır... - əsl erməni xisləti haqqında

28 May 2017 23:12

Şəki sakinini it dişlədi

28 May 2017 23:09

Qaxın ucqar kəndinə dolu yağıb

28 May 2017 23:07

Gəncədə ağır yol qəzası

28 May 2017 23:06

İsraillilər Fələstin üçün küçələrə axışdı - Netanyahu şokda

28 May 2017 23:05

Gəncədə küçəni süpürən qadın həlak oldu

28 May 2017 23:05

Real həyata bənzəyən illüzor aləm - FOTO

28 May 2017 23:05

Otel həyətində yarıçılpaq gözəl - FOTO

28 May 2017 23:05

Dünyanın ən titullu futbolçusu nə MESSİDİR, nə də RONALDO

28 May 2017 23:03

Oruc tutmayanın 7 bəhanəsi

28 May 2017 22:57

Bayrağımızın rəngləri İstanbul boğazından bərq vurur

28 May 2017 22:52

Gəncədə süpürgəçi qadını maşın vuraraq öldürüb

28 May 2017 22:52

Ramazan ayı təqvimi və gündəlik duaları - Orucun vaxtları -FOTO

28 May 2017 22:52

Azərbaycanlı aparıcı italyan aşpaza ərə getdi

28 May 2017 22:48

Mübarək Ramazan ayının gündəlik duaları

28 May 2017 22:47