الذكاء الاصطناعي يجمع شمل البيانات المتباينة لتدريب روبوتات متعددة الأغراض أكثر فاعلية

يشرح خبير الذكاء الاصطناعي في هذا الخبر تقنية تمكن الروبوتات من التعامل مع أدوات متنوعة والتكيف مع بيئات جديدة. فباستخدام نماذج التشتت التوليدية، تمكن الباحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا من دمج بيانات متنوعة المصادر والأساليب والمهام لتدريب روبوتات قادرة على أداء مهام متعددة في ظروف مختلفة.

وأوضح الباحثون أن هذا الأسلوب المعروف باسم “تركيب السياسة” أدى إلى تحسن بنسبة 20% في أداء المهام مقارنة بالأساليب الأساسية. وأكدوا على أهمية الاستفادة من البيانات المتنوعة المتاحة لتطوير سياسات روبوتية عامة، على غرار ما تم إنجازه مع تطبيق ChatGPT.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي