ভিডিও শিক্ষা আই বি আশ্চর্যজনক চ্যালেঞ্জ প্রকাশ করে। নিজেকে পোষাক করতে

একটি tee শার্ট মধ্যে ক্রলিং আমরা মানুষ সবে জাগ্রত এবং এখনও আমাদের চোখ থেকে ঘুম scratching এমনকি মানুষের কাজ করতে সক্ষম কয়েক কাজ এক হতে পারে। কিন্তু আমরা নিজেদেরকে কীভাবে সাজাইয়া তুলতে পেরেছি (আরো বা কম) আমরা কীভাবে মহিমান্বিত হব তা বোঝা যায় যে কতগুলি জটিল গতির মাপের বাহিরে ঢুকতে যথেষ্ট পরিমাণে পরিধান করা যেতে পারে।

একজন ব্যক্তি যিনি এটিকে পাশাপাশি বুঝতে পারেন, তিনি হলেন অ্যালেক্স ক্লেগ, কম্পিউটার বিজ্ঞান পিএইচডি। জর্জিয়ার ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজির শিক্ষার্থী যিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির মেশিন শেখার ব্যবহার করে নিজেকে কীভাবে পোষাক করতে পারেন। তিনি বলেছেন বিপরীত, এআই। কোন রোগীদের সে্পসিস বা জটিল কৌশল গেমগুলিতে বিশ্ব চ্যাম্পিয়নদের চ্যালেঞ্জ করতে হবে সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করা যথেষ্ট স্মার্ট, একটি শার্টে রাখা কিভাবে মেশিনগুলি শিক্ষণ করা একটি অস্পষ্ট লক্ষ্য প্রমাণিত হয়েছে।

"কাপড় জটিল," তিনি একটি ইমেইল ব্যাখ্যা। "এটি শরীরের অবস্থানের ক্ষুদ্র পরিবর্তনগুলিতে অবিলম্বে এবং ব্যাপকভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে এবং প্রায়শই গতির বাধা দেয় … বস্ত্র এছাড়াও শরীরের ভাঁজ, লাঠি এবং cling ঝোঁক, কাজ করার জন্য haptic বা স্পর্শ সংবেদন অপরিহার্য প্রবণতা আছে।"

তাই কেন, ঠিক আছে, আমরা কম্পিউটারে সিজ আপ করে ভাঙ্গার চেষ্টা করছি? Clegg ব্যাখ্যা করেছেন যে A.I. এর জন্য কয়েকটি সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। যে পরিহিত পেয়ে প্রতারক সহজ-প্রতারক শিল্প বোঝে। স্বল্পমেয়াদে, Clegg এর ফলাফলগুলি কিছুদিনের গতিতে লাইফেলিক 3 ডি অ্যানিমেশনের প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করতে পারে। কিন্তু আরো গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি সহায়ক রোবটগুলির নকশাতে সহায়তা করতে পারে যা অল্পবয়সী ও বৃদ্ধদের যত্ন নিতে সহায়তা করে।

গবেষকরা কম্পিউটারে শিক্ষণ শুরু করে কিভাবে আস্তে আস্তে আর্ম পেতে হয়। ডিসেম্বরে কম্পিউটার গ্রাফিক্সের আসন্ন সিআইজিগ্রাফ এশিয়া ২018 সম্মেলনের উপস্থাপিত কাগজটিতে, ক্লেগ এবং তার সহকর্মীরা তাদের ব্যবহৃত নির্দিষ্ট প্রযুক্তিটি ব্যাখ্যা করেছিলেন, যা "গভীর চাঙ্গা শেখার" নামে একটি মেশিন লার্নিং।

গভীর চাঙ্গা শেখার লক্ষ্যে রোবটগুলিকে আবার ওঠা করে কিছু নির্দিষ্ট গতি এবং কাজগুলি কীভাবে সম্পন্ন করতে হয় তা শেখানো এবং শেখানো। পোষাকের এসিআইয়ের ক্ষেত্রে, ক্লেগের দলের এআইআই ছিল। প্রক্রিয়া ভার্চুয়াল পরিবেশ মানানসই, এটি প্রতিলিপি, এবং তারপর ডান ট্র্যাক হতে বলে মনে হচ্ছে যখন এটি পুরস্কৃত।

Clegg ব্যাখ্যা করেছেন যে এটি একটি জ্যাকেট বা টি-শার্ট করা কিভাবে শিখতে সসেজ আকৃতির অ্যানিমেটেড চরিত্রের জন্য হাজার হাজার চেষ্টা করেছে। সর্বোপরি, তাদের বটটি কিভাবে স্পর্শ অনুভব করতে হয় তা শিখতে হয়েছিল যাতে এটি যখন প্রয়োজন হয় তখন শার্টটি ভঙ্গ করতে পারে। উপরন্তু, সিমুলেশনটিকে যতটা সম্ভব যথাযথ হিসাবে সঠিক করতে একটি পদার্থবিজ্ঞান ইঞ্জিন অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।

শেষ পর্যন্ত, Clegg এর অদ্ভুত, অ্যানিমেটেড ছেলে কিছু শিখতে এমনকি, এমনকি তার শার্ট পেতে কিভাবে শিখতে পরিচালিত। তবুও, ফলাফলগুলি নিঃসৃত সমস্যার সমাধানের জন্য গভীর শিক্ষার জন্য কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তা প্রমাণের ধারণা হিসাবে সর্বাধিক কার্যকর হতে পারে।

"গভীর উদ্দীপক শিক্ষার সঙ্গে আমরা যে সমস্যার সমস্যার সমাধান করতে পারি তা কল্পনা করা অত্যন্ত রোমাঞ্চকর", তিনি বলেছেন। "আমরা রোবোটিক্স সক্ষম এবং অনেক সমস্যার দৈনন্দিন সমস্যাগুলি প্রভাবিত করে এমন বড় সমস্যার সমাধান খোঁজার জন্য কাজ চালিয়ে যাওয়ার জন্য উন্মুখ।"

রোবোটিক্সের সাথে কাজ করার জন্য এই গবেষণার ফলাফলগুলি রূপান্তরিত করা সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার উভয় দিকগুলিকে সামঞ্জস্য করার জন্য আরও কিছু কাজ করবে। কিন্তু ক্লেগ এর গবেষণায় গবেষকরা তাদের ভবিষ্যত সীমাবদ্ধতা থেকে আমাদের ভবিষ্যত রোবট তত্ত্বাবধায়ককে মুক্ত করতে আগ্রহী গবেষকদের পথ খুঁজে বের করে।