Navorsers wat met swermrobotte werk, sê dit is nou moontlik vir masjiene om te leer hoe natuurlike of kunsmatige stelsels werk deur hulle te waarneem - sonder om te weet wat om te soek.

Dit kan lei tot vooruitgang in hoe masjiene kennis oplewer en dit gebruik om gedrag en abnormaliteite op te spoor.

"In teenstelling met die oorspronklike Turing-toets, is ons ondervragers egter nie menslik nie, maar eerder rekenaarprogramme wat self leer."

Die tegnologie kan sekuriteitstoepassings, soos leuenopsporing of identiteitsverifikasie, verbeter en rekenaarspeletjies meer realisties maak.

Dit beteken ook dat masjiene onder andere kan voorspel hoe mense en ander lewende dinge gedra.

Die Turing-toets

Die ontdekking, gepubliseer in die joernaal Swerm Intelligence, inspireer uit die werk van die baanbreker-rekenaarwetenskaplike Alan Turing, wat 'n toets voorgestel het, wat 'n masjien kan slaag as dit onverskillig van 'n mens gedra het. In hierdie toets ruil 'n ondervraer boodskappe met twee spelers in 'n ander kamer: een mens en die ander 'n masjien.

Die ondervraer moet uitvind watter van die twee spelers mens is. As hulle konsekwent versuim om dit te doen, wat beteken dat hulle nie meer suksesvol is as as hulle een speler ewekansig gekies het nie, het die masjien die toets geslaag en word dit beskou as menslike vlak intelligensie.

"Ons studie gebruik die Turing-toets om te onthul hoe 'n gegewe stelsel - nie noodwendig 'n menslike werk nie. In ons geval het ons 'n swerm robotte onder toesig gestel en wou ons uitvind watter reëls hulle bewegings veroorsaak het, "verduidelik Roderich Gross van die departement van outomatiese beheer en stelselingenieurswese aan die Universiteit van Sheffield.

"Om dit te doen, sit ons ook 'n tweede swerm-maak van robotte onder toesig. Die bewegings van al die robots is aangeteken, en die bewegingsdata word aan ondervraers gewys, "voeg hy by.

"In teenstelling met die oorspronklike Turing-toets is ons ondervragers egter nie menslik nie, maar eerder rekenaarprogramme wat self leer. Hul taak is om te onderskei tussen die robots van enige swerm. Hulle word beloon vir die korrekte kategorisering van die bewegingsdata van die oorspronklike swerm as werklik, en dié van die ander swerm as vervals. Die leerrobotte wat daarin slaag om 'n ondervrapper te maak, glo dat hul bewegingsdata werklik is - ontvang 'n beloning. "

Bruto sê die voordeel van die benadering, genaamd "Turing Learning", is dat mense nie meer masjiene moet vertel waarna hulle soek nie.

Robot verf soos Picasso

Stel jou voor jy wil 'n robot soos Picasso verf. Konvensionele masjienleer algoritmes sal die robot se skilderye koester vir hoe nou hulle lyk soos 'n Picasso. Maar iemand sal die algoritmes moet vertel wat beskou word as soortgelyk aan 'n Picasso om mee te begin.

Turing leer vereis nie sulke voorkennis nie. Dit sou eenvoudig die robot beloon as dit iets wat deur die ondervragers as egtelik beskou word, geverf het. Turing Leer sal gelyktydig leer hoe om te ondervra en hoe om te verf.

Gross sê hy glo dat Turing Learning tot vooruitgang in wetenskap en tegnologie kan lei.

"Wetenskaplikes kan dit gebruik om die reëls vir natuurlike of kunsmatige stelsels te ontdek, veral waar gedrag nie maklik gekenmerk kan word deur middel van ooreenstemmende statistieke nie," sê hy.

"Rekenaarspeletjies kan byvoorbeeld in realisme verkry word, aangesien virtuele spelers kenmerkende eienskappe van hul menslike eweknieë kan waarneem. Hulle sal nie net die waargenome gedrag kopieer nie, maar openbaar eerder wat die menslike spelers onderskei van die res. "

Tot dusver het Gross en sy span Turing Learning in robotwurms getoets, maar die volgende stap is om die werking van sommige diereversamelings soos skole van vis of kolonies van bye te openbaar. Dit kan lei tot 'n beter begrip van watter faktore die gedrag van hierdie diere beïnvloed, en uiteindelik die beleid vir hul beskerming inlig.

Bron: Universiteit van Sheffield

verwante Boeke

at

Dankie vir die besoek InnerSelf.com, waar daar is 20,000 + lewensveranderende artikels wat "Nuwe houdings en nuwe moontlikhede" bevorder. Alle artikels word vertaal in 30+ tale. Teken In aan InnerSelf Magazine, wat weekliks gepubliseer word, en Marie T Russell se Daily Inspiration. InnerSelf Magazine is sedert 1985 gepubliseer.