L’AI di Google DeepMind impara a saltare, scalare e fare il limbo

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L’AI di Google DeepMind impara a saltare, scalare e fare il limbo

Negli ultimi mesi, nel settore dell’intelligenza artificiale, si sente parlare sempre più di Reinforcement Learning. È un sistema di apprendimento che si basa sul trial and error, ovvero tentativi ripetuti all’infinito finché non si riesce a completare con successo un compito. Questo permette all’IA di imparare completamente da zero e in autonomia, senza bisogno di somministrarle milioni di esempi positivi e negativi. Uno degli ultimi esempi che abbiamo visto insieme è la partita da record dell’intelligenza di Microsoft a Ms. Pac-Man.

Oggi risponde DeepMind, la divisione di Alphabet che si occupa appunto di AI e deep learning, con una ricerca in cui il software impara a muoversi su terreni “complicati”: piani inclinati o accidentati, ostacoli che richiedono salti verso l’alto o in avanti, ostacoli laterali e perfino a mezz’aria, richiedendo quindi di apprendere la tecnica del “limbo”. Il video che ne risulta, qui di seguito, è piuttosto buffo se visto senza contesto, ma se si tiene presente che all’inizio dei test l’AI non aveva concetti precaricati – in altre parole: non era capace di muoversi – assume una valenza ben diversa.

Tutto ciò che i ricercatori hanno fatto è stato dire all’AI di trovare il metodo più efficiente per andare dalla partenza all’arrivo e fornirle una serie di sensori virtuali per capire lo stato del personaggio. A furia di provare e riprovare, l’AI ha “scoperto” il salto, il limbo, lo spostamento laterale, dove posizionare i piedi, come stare in equilibrio, come arrampicarsi.


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