機械学習アルゴリズムは毎秒数百万もの計算を実行することができますが、最も単純なヒューマンタスクの多くは我々の機械加工されたカウンターパートにとって非常に困難なままです。例としてTシャツを着てみましょう。ジョージア工科大学のコンピュータ科学者のチームは、A.I.を開発するために何十万もの試験を経る必要がありました。アニメのキャラクターを着飾ることができる。
これは単なる奇妙な変化ではありません。研究者たちは、これらの洞察が老いも若きも人を大事にするのを助けることができる支援ロボットの設計に役立つことを願っています。最近の業界レポートによると、実際、高齢化する人口動態がロボット工学の革新の重要な原動力の1つであり、60歳以上の世界人口は昨年の9億6200万人から2050年には21億人以上に倍増する。
これらのロボットは、シャツが洗濯物の山から体を個別に覆うまでの流れを理解する必要があると思われますが、他にも用途があります。特に、A.I.の開発ディープ強化学習と呼ばれる機械学習技術に物理エンジンを組み込む必要があります。これは、ロボットや模擬キャラクターが完璧になるまで信じられないほど長い時間をかけて行う作業です（これはGoogleのDeepMindがA.I.を開発したのと同じ手法で、チェスのような完璧な掲示板ゲームを習得できます）。
これは20の方法の逆のリストの#17です。 2018年にはより人間的になった。
物理学エンジン、アレックスクレッグ、博士号の1つのために。この研究に参加した学生は、 逆 A.Iのこの形式よりリアルな3Dストーリーテリングを可能にするために、3Dアニメーターによって即座に実装される可能性があります。しかし、彼はその将来性に最も興奮しています。
「徹底的に強化された学習で解決できる多くの問題を想像するのはとてもエキサイティングです」と彼は言います。 「私たちは、ロボット工学を可能にし、非常に多くの人々の日常生活に影響を与える大きな問題に対する解決策を見いだすことに向けて努力し続けることを楽しみにしています。」
それまでは、不器用な服装をしているアニメキャラクターのコメディスタイルを楽しむことしかできません。午前中に仕事に取り掛かるために急いでいるときに、ボタンを押し下げられなかったように行動しないでください。