“圖靈學習”是指機器不需要我們的幫助

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與群體機器人的研究人員說,現在可以為機器學習自然或人工系統,通過觀察他們的工作,人類不再需要告訴機器要尋找什么。這可能導致的進步在機器如何推斷知識,并用它來檢測行為和異常?!安煌谠谠紙D靈測試,然而,我們的讀寫器不是人類而是由自己學習而計算機程序”。該技術可提高安全性的應用,如測謊或身份驗證,以及使計算機游戲體驗更逼真。這也意味著機器能夠預測,除此之外,人和其他生物的行為。

圖靈測試

這一發現發表在該雜志群體智能,靈感來自先鋒計算機科學家阿蘭·圖靈,提出了一個測試,如果從人類行為不加區別一臺機器可以傳遞的工作。在該試驗中,詢問交換與兩個玩家在不同的房間的消息:一個人,另一個機器。讀寫器必須找出這兩名球員這是人類。如果他們一直沒有這樣做,這意味著它們并不比,如果他們選擇了一個球員在隨機該機已經通過了測試,并且被認為具有人類智力水平更成功?!拔覀兊难芯渴褂昧藞D靈測試揭示如何在給定的系統不一定是人類的作品。在我們的例子中,我們把監視機器人的一個群,想要找出哪些規則導致了他們的動作,“羅德里克格羅斯從謝菲爾德大學自動控制和系統的工程部門解釋說”。要做到這一點,我們把第二個swarm-made學習robots-under監測所有機器人的運動記錄,并顯示審訊運動數據。

計算機學會識別葉片比植物學家更快

不同于原來的圖靈測試,然而,我們的審訊者不是人類而是計算機程序,通過自己的學習。它們的任務是從任一群體機器人之間進行區分。他們被獎勵正確區分原來的群數據為真,和來自其他群為假冒。在欺騙的成功者學習機器人讀寫器-這使其相信他們的運動數據進行真正的,收到的報酬。格羅斯說這種方法,被稱為“圖靈學習”的好處是,人類不再需要告訴機器要尋找什么。機器人涂料如畢加索想象一下,你想有一個機器人烤漆工藝般的畢加索。傳統的機器學習算法將率機器人的繪畫對他們如何酷似畢加索。但是,有人會要告訴那些被認為類似于畢加索開始與算法。

圖靈學習不需要這樣的先驗知識。它只會獎勵機器人,如果畫一個由審訊認為真正的東西。圖靈學習將同時學習如何詢問,如何畫畫。格羅斯說,他相信圖靈學習可能會導致在科學和技術的進步。也許機器人不會殺了我們,如果他們讀好書科學家可以用它來發現治理天然或人工系統的規則,尤其是在行為不能輕易使用相似度特點。

電腦游戲,例如,可能獲得在現實主義為虛擬玩家可以觀察并承擔他們的人類同行的特征特性。他們不會簡單地復制觀察到的行為,而是揭示了什么使人類玩家與眾不同的休息。

到目前為止,格羅斯和他的團隊在機器人群已經測試圖靈學習,但下一步是要透露一動物集體的工作如魚群或蜜蜂的殖民地。這可能會更好地了解哪些因素影響這些動物的行為,并最終通知政策的保護。

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