Después, DeepMind siguió enseñando a las máquinas a hacer cosas que en ese momento, parecían imposibles. La empresa creó al famoso AlphaGo, el programa que venció al campeón mundial humano del juego de mesa Go.
nCuando Google adquirió DeepMind en 2014, Pridmore decidió que la IA tenía un gran potencial comercial. Así que fundó Osaro con la idea en mente de que la capacidad de recoger objetos sería ideal para los robots. Para los humanos, agarrar elementos concretos de un contenedor o de una cinta transportadora en movimiento es una tarea sencilla, pero requiere mucha inteligencia.
nLa técnica con la que DeepMind había cosechado sus éxitos, conocida como "aprendizaje profundo reforzado", permiten que las máquinas aprendan a realizar tareas complejas sin depender de ejemplos proporcionados por humanos. En lugar de eso, el algoritmo aprende a base de recompensas positivas que recibe a medida que se acerca a su objetivo, como al obtener una puntuación más alta en un videojuego. Estos pasos hacia el éxito van ajustando la red neuronal hasta que logra completar la tarea con éxito.
nEl razonamiento que hace esto posible está enterrado en lo profundo de la red, codificado en la interacción de decenas de millones de neuronas simuladas interconectadas. Pero el comportamiento resultante puede parecer simple e instintivo. Con la práctica suficiente, un brazo puede aprender a recoger cosas de manera eficiente, incluso cuando el objeto está en movimiento, oculto detrás de otro objeto o tiene una forma un poco diferente de lo esperado. Osaro utiliza el aprendizaje reforzado, junto con varias otras técnicas de aprendizaje automático, para hacer que los robots industriales sean mucho más inteligentes.
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