March 17th, 2018

собака

Робот-баскетболист освоил штрафной бросок



Компания Toyota создала прототип гуманоидного робота-баскетболиста, умеющего выполнять штрафные броски. Создатели научили его профессиональной технике броска, при которой мяч держится одной рукой, а бросок происходит за счет работы руки и ног, сообщает The Verge.

Разработчики, создающие гуманоидных роботов, постоянно стараются делать их более ловкими, чтобы они могли выполнять произвольные сложные задачи, как и люди. Поскольку сразу такого робота создать сложно, они создают роботов для узкой сложной задачи, и в рамках решения этой проблемы стараются найти новое техническое решение, которое можно будет применять и в других областях. Спорт также рассматривается в качестве одного из таких источников новых технологий.

Инженеры из Toyota создали робота, умеющего играть в баскетбол. Поскольку игроки в баскетболе двигаются с большой скоростью и выполняют сложные маневры, разработчики решили ограничиться более простой частью игры — штрафными бросками.

Робот установлен на передвижной платформе, в которой располагается большая часть электронных компонентов. Сам робот имеет человекоподобное строение — ноги, сгибающиеся в коленях, руки, сгибающиеся в локтях и лучезапястном суставе, и голову. Во время броска робот ведет себя подобно профессиональным баскетболистам. Он приседает, сгибая ноги в коленях, и держит мяч одной рукой. После этого он распрямляет ноги и руку, а затем завершает бросок движением кисти.
Collapse )
promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Два месяца ежедневной игры в GTA V никак не повлияли на агрессивность пользователей



Группа ученых из Германии провела долгосрочное исследования влияние агрессивных видеоигр на изменение поведения человека. Авторы работы, опубликованной в журнале Molecular Psychiatry, выяснили, что уровень агрессии после двух месяцев ежедневной игры не меняется, причем это не зависит от того, подразумевает ли сюжет игры активную агрессию — одна из групп испытуемых, например, играла в GTA V.

Есть мнение, что основной источник агрессии среди молодежи — это видеоигры. Большинство исследований, этому посвященных, однако, сосредоточено на измерении немедленных изменений поведения человека после краткосрочное воздействия агрессивных игр. Несмотря на то, что некоторые из этих работ и вправду говорят о положительных результатах, краткосрочное воздействие — не лучший способ изучения этого эффекта. Дело в том, что в этом случае может действовать эффект фиксированной установки, или прайминга: реакция на стимул зависит от воздействия предъявляемой перед ним информации. В случае с видеоиграми такой эффект вполне очевиден: проведя некоторое время в агрессивной (пусть и искусственной) среде, можно повысить и общую агрессию в поведении — например, за счет повышения уровня адреналина.

Гораздо более достоверный способ влияния игр на агрессивность — изучение эффекта в долгосрочной перспективе. Этим занялись ученые из Института человеческого развития Общества Макса Планка при участии Симоны Кюн (Simone Kühn). В их эксперименте приняли участие 90 добровольцев (48 женщин и 42 мужчины, средний возраст 28 лет), которые никогда не играли в две задействованные в исследовании видеоигры — GTA V и The Sims 3. Кроме того, ни у кого из участников не было психических расстройств.
Collapse )
собака

Нейросетевой бот для шутеров превзошел игроков-людей



Исследователи из компании Electronic Arts предложили новую нейросетевую архитектуру, которую можно использовать для создания обучающихся ботов для шутеров или других игр. Подобно игрокам-людям, разработанный алгоритм может совершать одновременно несколько действий, к примеру, идти вперед, поворачивать и стрелять. Помимо этого на обучение алгоритма тратится меньше времени, чем у аналогов, а его эффективность превзошла даже игрока-человека. Для обучения авторы выбрали гибридный подход, при котором алгоритм сначала частично учится на записях игр людей, а потом постепенно переходит на полностью самостоятельное обучение, сообщается в работе, опубликованной на arXiv.org.

Разработчики все чаще предлагают использовать в качестве ботов в компьютерных играх не набор заранее заданных скриптов, а нейросетевые алгоритмы, способные обучаться и подстраиваться к переменам в тактике игроков. Часто для создания таких ботов используется метод обучения с подкреплением, при котором программа получает от среды награду или оценку своих действий, например, очки прохождения. Пытаясь повторить выгодные действия программа может постепенно выработать оптимальную стратегию.

Но у метода обучения с подкреплением есть несколько проблем, в том числе долгое обучение. Помимо этого многие алгоритмы, обучающиеся таким методом, могут принимать решение только об одном действии одновременно. Для решения этой проблемы можно представить все возможные комбинации действий, к примеру, одновременную стрельбу и бег вперед, как отдельные действия, но в таком случае их набор будет настолько большим, что обучение алгоритма значительно усложнится.
Collapse )