רובוט חכם רק כמו התכנות שלו. למידה תוך כדי תנועה הייתה התחום הבלעדי של יצורים חיים.

זה היה, עד שצוות מדענים באוניברסיטת ברקלי תכנת רובוט ללמוד משימות פשוטות באמצעות ניסוי וטעייה, בדיוק כמו שעושים בני אדם.

הרובוט עצמו, Willow Garage PR-2, אינו חדש. אבל חוקרים יישמו צורה חדשה יחסית של בינה מלאכותית, המכונה Deep Learning, כדי להעניק לה סוג של יכולת למידה פרימיטיבית.

בעזרתו, הרובוט או BRETT, (Berkeley Robot for the Elimination of Tedious Tasks) יכול להשתמש במידע חזותי וחושי על עצמו, על סביבתו ועל האובייקטים שלפניו. הוא משתמש בהם כמו LEGO, בונה רשתות עצביות קטנות של מידע, בעצם מבין איך לעשות משהו (איך לחבר שני בלוקים מהחיים האמיתיים, נניח, או לשים טבעת על יתד).

החוקרים מסייעים לתהליך זה על ידי הוספת מערכת ניקוד לאלגוריתם; ציון גבוה יותר אומר שהפעולה ש-BRETT עשתה מקרבת אותו ליעד המשימה שלו.

[seealso slug="robotbase-personal-robot"]

"המפתח הוא שכאשר רובוט מתמודד עם משהו חדש, לא נצטרך לתכנת אותו מחדש", אמר פרופסור ברקלי, פיטר אביל. "אותה תוכנה בדיוק, המקודדת כיצד הרובוט יכול ללמוד, שימשה כדי לאפשר לרובוט ללמוד את כל המשימות השונות שנתנו לו".

כמובן, הרובוט לומד את כישוריו לאט מאוד. שליטה במשימה כמו פתיחת פקק של בקבוק או הרכבת מטוס צעצוע עשויה להימשך שעות. BRETT רחוקה מניקוי אוטונומי של בית או בייביסיטר.

ובכל זאת, החוקרים ציינו שהם יכולים לקצר את התהליך ל-10 דקות אם הם נותנים ל-BRETT כמה פרמטרים של התחלה וסיום. במילים אחרות, זה מאפשר לרובוט הלומד לדעת היכן עליו להתחיל משימה ואיך המשימה צריכה להיראות כשהיא הושלמה בהצלחה.

צוות UC ברקלי יציג את ממצאיו ביום חמישי בוועידה הבינלאומית לרובוטיקה ואוטומציה (ICRA). ואז זה חוזר למעבדה שבה הם ימשיכו לפתח את הכישורים של BRETT.

"בחמש עד 10 השנים הבאות, אנו עשויים לראות התקדמות משמעותית ביכולות למידת רובוטים באמצעות קו העבודה הזה", אמר פרופסור אביל.