人や動物が、数多の失敗を経て成長するのと何ら変わりない。失敗は成功のもと、だ。

■ ニューラル・ネットワークの可能性

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この様な学習能力があれば、ロボットはより多くの変化に対応できるようになるだろう。

ワシントン大学のコンピュータ科学とエンジニアリング部門のDieter Fox教授は、「このニューラル・ネットワークによる学習というアプローチは、ロボットに巨大な可能性を与える」と語る。

確かに、ロボットにありとあらゆる動きや環境への対処方法を想定したプログラムを与えるよりも、ロボット自身が自ら様々な環境への対応方法を学習できれば、もう、SF映画の世界が現実になる様ではないか。

将来、災害現場や工事現場の複雑な環境を、“試行錯誤しながら”歩いている、人間くさいロボットの姿を目にすることになるかもしれない。

人工知能、そしてロボットの将来にワクワクしてくる。

【参考・画像】

※ A Robotic Toddler Uses Deep Learning to Walk – MIT Technology Review

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