Вчені відзначили, що використовували рекурентну нейронну мережу (RNN), яка дозволяє аналізувати ланцюжок подій. Таким чином, коли робот правильно зчитував жест, він передавав своє знання через різні рівні в своїй нейронній мережі, де дані потім нормалізували і використовували в подальших спостереженнях.
Поки цих знань немає, машина намагається вгадати наміри людини. Дослідники стверджують, що навчання відбувається досить швидко і ці машини можуть стати неймовірно точними за відносно короткий проміжок часу.
За словами вчених, роботи в подальшому можуть стати в нагоді в областях, де потрібна швидка кооперація між людиною і машиною.
| “ | "Це може бути спільне зібрання, яке вимагає розуміння тонких невербальних сигналів про наміри людини і її майбутні дії. У цих сценаріях недостатньо просто визначити поточну дію. Замість цього вкрай важливо передбачати дії і передбачити намір, щоб гарантувати безперебійне співробітництво". |
Вони також відзначили, що кінцевою метою експерименту є створення робота, який буде існувати в одній реальності з людиною не викликаючи ані найменшого занепокоєння, і який здатний впоратися з найскладнішими людськими жестами і правильно відповідати на них.
| Читайте також: | З'явилися нові знімки інтер'єру пасажирської капсули Hyperloop |
