Чтобы научить роботов, исследователи обратились к краудсорсингу

Crowdsourcing robots. Photo by Washington University
Crowdsourcing robots. Photo by Washington University
Иссле­до­ва­те­ли из Вашинг­тон­ско­го Уни­вер­си­те­та обра­ти­лись к соци­аль­ным медиа и кра­уд­сор­син­гу, что­бы луч­ше обу­чать сво­их робо­тов.

Поче­му этот спо­соб сра­бо­тал? Так как у робо­та ком­пью­тер­ный ум, то он хоро­шо рабо­та­ет с боль­ши­ми объ­е­ма­ми инфор­ма­ции, с помо­щью кото­рых моде­ли­ру­ют­ся раз­лич­ные реше­ния ситу­а­ций. Таким обра­зом, чем боль­ше инфор­ма­ции робот собе­рет с помо­щью кра­уд­сор­син­га, тем луч­ше он смо­жет решить зада­чу. Этот спо­соб обу­че­ния иссле­до­ва­те­ли назва­ли «goal-based imitation» – ими­та­ция для дости­же­ния цели.

Идея при­шла из онлайн-сооб­ще­ства Amazon Mechanical Turk, где любой жела­ю­щий может выпол­нить одно из пред­ло­жен­ных зада­ний за неболь­шое воз­на­граж­де­ние.