https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=wcqj2Tankjg<\/a><\/p>\n<\/div>\nUC Berkeley mieste Sergejaus Levine’o robot\u0173 AI tyr\u0117jai ir mokymosi laboratorija pa\u017evelg\u0117 \u012f stal\u0105, kuriame puikiai stov\u0117jo 39 JENGA blok\u0173 bok\u0161tas. Tuomet baltas ir juodas robotas, jo viena gal\u016bn\u0117 padvigub\u0117jo, tarsi pakabinta \u017eirafa, priartintas prie bok\u0161to, pasi\u017eym\u0117damas juodos odos plaktuku. Per tai, kas gal\u0117jo atrodyti atsitiktiniam \u017ei\u016brovui kaip fizikos stebuklas, plakta smog\u0117 tiksliai tinkamoje vietoje, kad i\u0161si\u0173st\u0173 vien\u0105 blok\u0105, sklindant\u012f i\u0161 kr\u016bvos, o lik\u0119s bok\u0161tas i\u0161liko strukt\u016bri\u0161kai.<\/p>\n
\u0160i u\u017eduotis, \u017einoma kaip \u201eJenga Whipping\u201c, yra pom\u0117gis, kur\u012f persekioja \u017emon\u0117s, turintys miklum\u0105 ir refleksus, kad j\u0105 atitraukt\u0173. Dabar tai \u012fvald\u0117 robotai d\u0117l romano, AI varomo mokymo metodo. Mokydamasis i\u0161 \u017emoni\u0173 demonstracij\u0173 ir atsiliepim\u0173, taip pat savo bandym\u0173 realiame pasaulyje, \u0161is mokymo protokolas moko robotus, kaip atlikti sud\u0117tingas u\u017eduotis, tokias kaip Jenga plakti 100% s\u0117km\u0117s procentas. Be to, robotai mokomi \u012fsp\u016bdingo grei\u010dio, leid\u017eian\u010dio jiems mokytis per vien\u0105 ar dvi valandas, kaip puikiai surinkti kompiuterio pagrindin\u0119 plok\u0161t\u0119, pastatyti lentyn\u0105 ir dar daugiau.<\/p>\n
AI kurstant robot\u0173 mokymosi lauk\u0105 siek\u0117 nulau\u017eti i\u0161\u0161\u016bk\u012f, kaip i\u0161mokyti ma\u0161in\u0173 veiklos, kuri yra nenusp\u0117jama ar sud\u0117tinga, o ne vienu veiksmu, pavyzd\u017eiui, pakartotinai pasiimti objekt\u0105 i\u0161 tam tikros vietos ant konvejerio juostos. Nor\u0117dami i\u0161spr\u0119sti \u0161\u012f keblum\u0105, \u201eLevine\u201c laboratorija nulis nuli\u016bdo d\u0117l to, kas vadinama \u201estiprinimo mokymu\u201c.<\/p>\n
Podoktorant\u016bros tyr\u0117jas Jianlanas Luo paai\u0161kino, kad sustiprindamas mokym\u0105si robotas bando atlikti u\u017eduot\u012f realiame pasaulyje ir, naudodamasi fotoaparat\u0173 atsiliepimais, mokosi i\u0161 savo klaid\u0173, kad gal\u0173 gale \u012fgyt\u0173 \u0161\u012f \u012fg\u016bd\u012f. Kai komanda pirm\u0105 kart\u0105 paskelb\u0117 apie nauj\u0105 programin\u0117s \u012frangos rinkin\u012f, naudodama \u0161\u012f metod\u0105 2024 m. Prad\u017eioje, Luo teig\u0117, kad jie yra nuo\u0161ird\u016bs, kad kiti gali greitai atkartoti savo s\u0117km\u0119 naudodamiesi atvirojo kodo programine \u012franga.<\/p>\n
\u0160\u012f ruden\u012f Levine’o, Luo, Charleso Xu, Zheyuan Hu ir Jeffrey Wu tyrim\u0173 komanda paskelb\u0117 technin\u0119 ataskait\u0105 apie savo naujausi\u0105 sistem\u0105, t\u0105, kuri suk\u0117l\u0117 Jengos plakim\u0105. \u0160i nauja ir patobulinta versija, prid\u0117ta \u017emogaus intervencijoje. Tur\u0117damas speciali\u0105 pel\u0119, kontroliuojan\u010di\u0105 robot\u0105, \u017emogus gali i\u0161taisyti roboto kurs\u0105, o tuos pataisas galima \u012ftraukti \u012f roboto patarl\u0117s atminties bank\u0105. Naudodamas AI metod\u0105, vadinam\u0105 stiprinimo mokymu, robotas analizuoja vis\u0173 jo bandym\u0173 – padedam\u0173 ir nepadedam\u0173, s\u0117kming\u0173 ir nes\u0117kming\u0173 – sum\u0105, kad geriau atlikt\u0173 savo u\u017eduot\u012f. Luo teig\u0117, kad \u017emogus, reikalingas vis ma\u017eiau ir ma\u017eiau \u012fsiki\u0161ti \u012f robot\u0105, i\u0161moko i\u0161 patirties. \u201eMan reik\u0117jo aukl\u0117ti robot\u0105 u\u017e pirm\u0105j\u012f 30% ar k\u0105 nors, o tada pama\u017eu gal\u0117\u010diau skirti ma\u017eiau d\u0117mesio\u201c, – sak\u0117 jis.<\/p>\n\n
\nU\u017esiregistruokite \u0161iandien, kad sutaupytum\u0117te 40% konferencij\u0173 leidim\u0173!<\/b><\/p>\n\n
Laboratorija \u012fd\u0117jo savo robotin\u0119 sistem\u0105 per sud\u0117ting\u0173 u\u017eduo\u010di\u0173, esan\u010di\u0173 u\u017e Jengos plakimo rib\u0173, lazda. Robotas \u012f keptuv\u0119 apvert\u0117 kiau\u0161in\u012f; perdav\u0117 daikt\u0105 i\u0161 vienos rankos \u012f kit\u0105; ir surinko pagrindin\u0119 plok\u0161t\u0119, automobilio prietais\u0173 skydel\u012f ir paskirstymo dir\u017e\u0105. Tyr\u0117jai pasirinko \u0161iuos i\u0161\u0161\u016bkius, nes jie buvo \u012fvair\u016bs ir, Luo \u017eod\u017eiais tariant, atspind\u0117jo \u201evisok\u012f netikrum\u0105 atliekant robot\u0173 u\u017eduotis sud\u0117tingame realiame pasaulyje\u201c.<\/p>\n
Laiko dir\u017eo u\u017eduotis i\u0161siskyr\u0117 sunkum\u0173 at\u017evilgiu. Kiekvien\u0105 kart\u0105, kai robotas s\u0105veikavo su paskirstymo dir\u017eu – \u012fsivaizduokite, kad bandykite manipuliuoti diskeli\u0173 karoli\u0173 grandine vir\u0161 dviej\u0173 kai\u0161\u010di\u0173 – reik\u0117jo numatyti ir reaguoti \u012f t\u0105 pokyt\u012f.<\/p>\n
Jenga plakimas yra kitokio pob\u016bd\u017eio i\u0161\u0161\u016bkis. Tai apima fizik\u0105, kuri\u0105 sunku modeliuoti, tod\u0117l ne taip efektyvu mokyti robot\u0105 naudojant tik modeliavim\u0105; Realaus pasaulio patirtis buvo kriti\u0161ka.<\/p>\n
Tyr\u0117jai taip pat i\u0161band\u0117 robot\u0173 pritaikomum\u0105 pastatydami nes\u0117kmes. Jie priverst\u0173 griebtuv\u0105 atidaryti, tod\u0117l jis numet\u0117 daikt\u0105 arba perk\u0117l\u0117 pagrindin\u0119 plok\u0161t\u0119, nes robotas band\u0117 \u012fdiegti mikroschem\u0105, i\u0161mokyti j\u012f reaguoti \u012f besikei\u010dian\u010di\u0105 situacij\u0105, su kuria gali susidurti u\u017e laboratorijos aplinkos rib\u0173.<\/p>\n
Pasibaigus mokymui, robotas gal\u0117t\u0173 teisingai atlikti \u0161ias u\u017eduotis 100% laiko. Tyr\u0117jai palygino savo rezultatus su \u012fprastu \u201emano elgesio\u201c metodu, vadinamu elgesio klonavimu, kuris buvo i\u0161mokytas pagal t\u0105 pat\u012f demonstracini\u0173 duomen\u0173 kiek\u012f; J\u0173 naujoji sistema padar\u0117 robotus grei\u010diau ir tikslesn\u0119. \u0160ios metrikos yra labai svarbios, sak\u0117 Luo, nes robot\u0173 kompetencijos juosta yra labai auk\u0161ta. Tiek nuolatiniai vartotojai, tiek pramonininkai nenori pirkti nenuoseklaus roboto. Luo pabr\u0117\u017e\u0117, kad vis\u0173 pirma \u201epagaminti pagal u\u017esakym\u0105\u201c gamybos procesus, tokius, kaip da\u017enai naudojami elektronikai, automobiliams ir kosmoso dalys, gali b\u016bti naudingi robotams, kurie gali patikimai ir pritaikomai i\u0161mokti daugyb\u0119 u\u017eduo\u010di\u0173.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.therobotreport.com\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/uc-berkeley-ai-robot-arm.jpg\")
<\/p>\n
Pirm\u0105 kart\u0105 robotas u\u017ekariavo Jengos plakimo i\u0161\u0161\u016bk\u012f: \u201eTai mane tikrai sukr\u0117t\u0117\u201c, – sak\u0117 Luo. \u201eJengos u\u017eduotis daugumai \u017emoni\u0173 yra labai sunki. A\u0161 tai i\u0161band\u017eiau su plakta rankoje; A\u0161 tur\u0117jau 0% s\u0117km\u0117s procent\u0105. \u201c Ir net tada, kai sukrauta prie\u0161 tinkam\u0105 \u017emogaus Jenga plakt\u0105, jis prid\u016br\u0117, kad robotas grei\u010diausiai pralenks \u017emog\u0173, nes jame n\u0117ra raumen\u0173, kurie ilgainiui padengs.<\/p>\n
Naujoji \u201eLevine Lab\u201c mokymosi sistema yra platesn\u0117s robotikos inovacij\u0173 tendencijos dalis. Per pastaruosius dvejus metus didesn\u0117 sritis jud\u0117jo \u0161uoliai ir ribos, kuri\u0105 varo pramon\u0117s investicijos ir AI, o tai suteikia in\u017einieriams turbokompresoriaus \u012frankius, skirtus analizuoti na\u0161umo duomenis ar vaizdo \u012fra\u0161\u0105, kur\u012f gali steb\u0117ti robotas. Berkeley profesoriai ir tyr\u0117jai yra \u0161io naujovi\u0173 pakilimo dalis; \u012evairios pa\u017eangiausios robotikos kompanijos, gavusios didel\u0119 rizikos finansavim\u0105 ar netgi vie\u0161ai, turi universiteto miestelio ry\u0161ius.<\/p>\n
\u201eLevine\u201c \u012fk\u016br\u0117 \u201eRobotikos kompanij\u0105\u201c \u201eFizin\u0117 intelektas\u201c (PI), kuri \u0161iuo metu yra vertinama 2 milijardais doleri\u0173 u\u017e progres\u0105 kuriant programin\u0119 \u012frang\u0105, kuri gal\u0117t\u0173 naudotis \u012fvairiais robotais. Savo naujausiame finansavimo etape PI surinko 400 milijon\u0173 doleri\u0173 i\u0161 investuotoj\u0173, \u012fskaitant Jeff\u0105 Bezos\u0105 ir Openai. 2018 m. Profesorius Kenas Goldbergas ir kiti \u201eBerkeley\u201c tyr\u0117jai sudar\u0117 \u201eAmbi\u201c robotik\u0105, kuri surinko apie 67 milijonus doleri\u0173; Bendrov\u0117 kuria robotus, mokomus AI modeliavimu, kurie sugriebia ir r\u016b\u0161iuoja siuntinius \u012f skirtingas konteinerius, tod\u0117l jie yra b\u016btini elektronin\u0117s komercijos verslui.<\/p>\n
Pieteris Abbeelis, \u201eBerkeley\u201c dirbtinio \u017evalgybos tyrim\u0173 laboratorijos direktorius, kartu suk\u016br\u0117 AI robotikos startuol\u012f \u201eCovariant\u201c, kurio modelius-ir \u201eBrain Trust\u201c-pra\u0117jusiais metais \u012fdarbino \u201eAmazon\u201c. Ir Homayoon Kazerooni, mechanikos in\u017einerijos profesorius, \u012fk\u016br\u0117 vie\u0161ai prekiaujam\u0105 bendrov\u0119 \u201eEksso Bionics\u201c, kuri daro robotus \u201eegzoskeletus\u201c, skirtus naudoti riboto mobilumo \u017emon\u0117ms.<\/p>\n
Kalbant apie Luo tyrimus, jis d\u017eiaugiasi gal\u0117damas pamatyti, kur jo komanda ir kiti tyr\u0117jai gali tai stumti. Pasak jo, vienas kitas \u017eingsnis bus i\u0161 anksto paruo\u0161ti sistem\u0105 su pagrindin\u0117mis manipuliavimo objektais manipuliavimo galimyb\u0117mis, panaikinti poreik\u012f mokytis t\u0173 nuo nulio ir pereiti tiesiai \u012f sud\u0117tingesni\u0173 \u012fg\u016bd\u017ei\u0173 \u012fgijim\u0105. Laboratorija taip pat pasirinko savo tyrim\u0173 atvirojo kodo atlikim\u0105, kad kiti tyr\u0117jai gal\u0117t\u0173 ja naudotis ir remtis.<\/p>\n
\u201ePagrindinis \u0161io projekto tikslas yra padaryti \u0161i\u0105 technologij\u0105 prieinam\u0105 ir patogi\u0105 vartotojui kaip\u201e iPhone \u201c,-teig\u0117 Luo. \u201eA\u0161 tvirtai tikiu, kad kuo daugiau \u017emoni\u0173, kurie gali tuo naudotis, tuo didesn\u012f poveik\u012f galime padaryti\u201c.<\/p>\n
Redaktoriaus pastaba:<\/strong> \u0160is straipsnis buvo pakartotinai paskelbtas i\u0161 \u201eUC Berkeley News\u201c<\/em>.<\/p>\n\n<\/div>\n
\n
Source link <\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"UC Berkeley mieste Sergejaus Levine’o robot\u0173 AI tyr\u0117jai ir mokymosi laboratorija pa\u017evelg\u0117 \u012f stal\u0105, kuriame puikiai stov\u0117jo 39 JENGA blok\u0173 bok\u0161tas. Tuomet baltas ir juodas robotas, jo viena gal\u016bn\u0117 padvigub\u0117jo, tarsi pakabinta \u017eirafa, priartintas prie bok\u0161to, pasi\u017eym\u0117damas juodos odos plaktuku. Per tai, kas gal\u0117jo atrodyti atsitiktiniam \u017ei\u016brovui kaip fizikos stebuklas, plakta smog\u0117 tiksliai tinkamoje vietoje, […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1959,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[4025,4028,4027,4029,168,4026],"class_list":["post-1958","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-robotai-versle-namuose","tag-berkeley","tag-jengos","tag-mokosi","tag-plakimo","tag-robotas","tag-varomas"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t