Il robot che impara da internet: arriva Robo Brain
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La Cornell University sta creando un robot che imparerà a riconoscere gli oggetti e il loro utilizzo, così come il linguaggio umano e il comportamento. Inoltre, sarà in grado di trasferire questa conoscenza ad altri robot.
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Il mese scorso, la Cornell University ha avviato il suo progetto Robo Brain, descritto come “un sistema computazionale su larga scala, che impara dalle risorse a disposizione del pubblico di Internet, simula al computer, e le prova nella vita reale”.
Il robot sta scaricando nella sua memoria un miliardo di immagini, 120.000 video di YouTube e 100 milioni di documenti e manuali di elettrodomestici, nonché le formazione che i ricercatori della Cornell University hanno dato ad altri robot nei loro laboratori.
“I nostri computer portatili e telefoni cellulari hanno accesso a tutte le informazioni che vogliamo”, ha spiegato il professore che coordina il progetto Ashutosh Saxena. “Se un robot incontra una situazione che non ha vissuto prima, potrà chiedere aiuto a Robo Brain”.
Se un robot vede una tazza, ad esempio, può imparare da Robo Brain a riconoscere la tazza di caffè, che è utilizzata per contenere liquidi, che può essere formata da un manico e che deve essere tenuta in posizione verticale quando è piena, al fine di evitare perdite del liquido in essa contenuto, mentre può essere ribaltata quando è vuota, come quando viene inserita in una lavastoviglie per essere lavata.
Robo Brain può anche riconoscere vari livelli di astrazione, un sistema che i ricercatori chiamano “profondo apprendimento strutturato”. Ad esempio, se il robot vede una poltrona, sa che è classificata come “mobile”, e più specificamente un mobile usato per sedersi, una sotto-classe che contiene una vasta gamma di altri mobili come sedie, sgabelli, panche e divani.
Queste informazioni vengono trasformate e poi conservate in quello che i matematici chiamano un “modello di Markov”, rappresentato come una serie di punti (“nodi”) collegati da linee (“edges”), come un grafico di linee in cui ogni ‘stato’ dipende dagli ‘stati’ precedenti. I nodi possono essere azioni, oggetti, o parti di un’immagine, e ad ognuno è assegnata una probabilità, o un livello di variante, pur rimanendo corretta.
Il progetto è attualmente disponibile per la visualizzazione pubblica sul sito dedicato a Robo Brain, dove gli utenti possono vedere lo stato di avanzamento del progetto e lasciare commenti per i ricercatori.
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