Pana in prezent, invatarea unui robot sa indeplineasca sarcini a implicat, de obicei, fie scrierea de cod, teste sau manuirea robotului de catre oameni.
Cu toate acestea, in curand, s-ar putea sa se schimbe lucrurile, datorita cercetatorilor de la MIT. Cercetatorii de la MIT au dezvoltat un sistem care permite dispozitivelor sa invete sarcini complicate.
In loc de modalitatea obisnuita in care dispozitivul primeste recompense pentru realizarea actiunilor corecte, noul sistem permite robotului sa invete sarcinile urmarind oamenii.
Pentru a ghida robotul spre rezultatul corect, echipa a stabilit criterii care permit dispozitivului sa invete pe cont propriu urmarind oameni. Criteriile pot satisface formulele cu cea mai ridicata probabilitate, cel mai ridicat numar de formule sau chiar formulele cu cea mai redusa sansa de esec.
Un designer ar putea optimiza un robot pentru siguranta daca lucreaza cu materiale primejdioase, sau pentru o calitate consecventa daca este un model pentru fabrica.
Sistemul MIT pentru invatarea sarcinilor este mai eficient decat abordarile traditionale in testarea timpurie. Un robot bazat pe acel sistem a realizat doar cateva greseli dintre cele 20.000 de incercari de a pune masa, chiar si atunci cand cercetatorii au complicat lucrurile, cum ar fi ascunzand furculita.
Dispozitivul a terminat restul sarcinilor si a revenit la furculita atunci cand aceasta a aparut. In acest fel, a demonstrat o capacitate umana de a stabili un obiectiv general si chiar de a improviza.
In cele din urma, dezvoltatorii MIT doresc ca sistemul sa nu invete doar urmarind oameni, ci si reactionand la feedbackul din partea oamenilor, adica la corectii verbale sau critici. Acest lucru va implica o cantitate de munca suplimentara, dar pare ca viitorul in care robotii se vor adapta la a invata noi sarcini nu e prea departe.