Facebook намерена при помощи глубокого обучения нейросетей научить компьютер играть в го на уровне профессиональных игроков. Об этом сообщает Wired со ссылкой на слова Майка Шрепфера, главного инженера компании.
Специалисты Facebook намерены научить алгоритм играть «интуитивно» и оценивать визуальное расположение камней на доске, а не только возможности следующего хода путем перебора. Как объяснил представитель компании, похожим образом играют в го люди, оценивая ход как «сильный» или «слабый» по его влиянию на расстановку сил на гобане.
Базовому искусственному интеллекту, играющему в го, добавили систему визуального распознавания для того, чтобы обращать внимание не только на координаты камней на доске, но и на общую форму появляющихся на доске фигур. Чем больше нейросеть обработает различных матчей, тем лучше будет «чувствовать» ход, который принесет наибольшее преимущество. На данный момент алгоритм учится играть около двух-трех месяцев и уже обыгрывает большинство стандартных го-программ, заявляют специалисты Facebook.
Из программ с высоким уровнем игры в го наиболее известна MoGo, однажды выигравшая на форе в семь камней матч против профессионального игрока, используя суперкомпьютер производительностью в 15 терафлопс. В следующем матче при таких же условиях MoGo сдалась на 263-м ходу.
Го — одна из древнейших настольных игр и на сегодняшний день компьютер, даже при обладающий высокими вычислительными мощностями, не способен играть на равных с профессиональным игроком из-за высокого уровня абстракции и невозможности перебора всех доступных вариантов развития событий.
*Facebook принадлежит компании Meta, деятельность которой в России запрещена.
Он предназначен для разгрузки грузовых полуприцепов и контейнеров
Японская компания Mujin, занимающаяся разработкой роботов для работы на складах и систем управления для них, показала работу своего робота TruckBot, предназначенного для разгрузки содержимого трейлеров и грузовых контейнеров. Видео доступно на YouTube-канале компании. Разгрузка содержимого автомобильных полуприцепов и грузовых контейнеров на складах и в логистических центрах может требовать довольно много времени, выступая в роли «бутылочного горлышка», из-за которого в цепочке поставок возникают задержки. Кроме того, зачастую эта физически изнурительная работа выполняется рабочим персоналом вручную, что может представлять угрозу для здоровья людей. Решением этих проблем мог бы стать робот TruckBot, который разрабатывается японской компанией Mujin. Основанная в 2011 году в Токио компания специализируется на создании роботов для складских и логистических работ, а также разработке систем управления для них. Робот TruckBot предназначен для разгрузки грузовых прицепов и контейнеров. Основной элемент его конструкции — подвижная грузовая стрела с транспортерными лентами и роликами наверху. Стрела может отклоняться по вертикали и горизонтали, а также двигаться вперед вместе с рамой робота, проникая вглубь разгружаемого грузового контейнера или прицепа на расстояние до 15 метров. Система управления определяет с помощью камер положение объекта в грузовом контейнере. После этого стрела подводится к объекту и с помощью вакуумных присосок захватывает, подтягивает и устанавливает его на транспортерную ленту. По ней груз попадает на конвейер, установленный позади робота, который перемещает его дальше, например, на сортировку. Таким образом TruckBot способен разгрузить 1000 единиц груза, каждый массой до 22 килограмм за час работы. TruckBot может работать самостоятельно или быть частью группы, состоящей из нескольких роботов разного назначения и конвейеров, объединенных в единую систему, предназначенную для разгрузки, погрузки, сортировки, паллетирования и депаллетирования грузов. Для управления этой системой служит другая разработка компании — система управления MujinController. Использование специализированных роботов, таких как TruckBot, разработанных для выполнения одной конкретной задачи, способно повысить эффективность работы. Однако, их установка может потребовать внесения изменений или даже перестройки помещений. Человекоподобные роботы, созданием которых в последнее время занимается все больше компаний, будут лишены такого недостатка. Благодаря своей антропоморфности они способны передвигаться по тем же помещениям и взаимодействовать с теми же инструментами, что и люди, без необходимости что-либо специально изменять. Например, недавно американская компания Apptronik представила раннюю версию человекоподобного робота Apollo для складской работы.