ადამიანებისგან განსხვავებით, კომპიუტერებს რთული და მარტივი გაკვეთილების სწავლა არ ეზარებათ. თუმცა, ადამიანების მსგავსად, ისინიც უკეთ სწავლობენ მაშინ, როდესაც სასწავლო პროგრამა მათზეა მორგებული. ინდივიდუალური სწავლების სისტემის შექმნა რთულია, ამიტომ მეცნიერებს გაუჩნდათ იდეა: რა მოხდება თუ ამაზე მანქანები თავად იზრუნებენ?

მეცნიერებმა სწორედ ეს ქნეს. მათ შექმნეს ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც თავად ხვდება თუ რა გზით და როგორ უნდა ისწავლოს. ამან შეიძლება თვითმართვადი ავტომობილების და საოჯახო რობოტების სწავლების უნარი დააჩქაროს. ასევე, ეს აქამდე გადაუჭრელი მათემატიკური პრობლემების დაძლევაშიც შეიძლება დაგვეხმაროს.

ერთ-ერთ ასეთ ახალ ექსპერიმენტში, ხელოვნური ინტელექტი, 2D ქსელის ნავიგაციით, ბლოკებში სწრაფად გზის გაკვლევას ცდილობს. ის ამ პროცესში “ცდის და შეცდომის“ სწავლების სისტემას ეყრდნობა და ამით შესაძლებლობებს აუმჯობესებს.

კალიფორნიის უნივერსიტეტის და გუგლის მეცნიერებმა სპეციალური "რუკის" შექმნის ორი გზა განიხილეს. პირველი მეთოდით, სადაც ბლოკები შემთხვევითად ნაწილდებოდა, ხელოვნურმა ინტელექტმა სწრაფად ბევრი ვერაფერი ისწავლა. მეორე მეთოდი წარსულის გამოცდილებებზე იყო დაყრდნობილი, რისი გათვალისწინებით სწავლა ხელოვნურ ინტელექტს გაუჭირდა.

ამიტომ, მეცნიერებმა შექმნეს სპეციალური გარემო, რომელიც სწავლებისთვის ბევრად უკეთესი იყო. ამ მეთოდს უწოდეს — PAIRED. ასეთ დროს ხელოვნური ინტელექტი სწავლების ინდივიდუალურ მეთოდებს ამუშავებს.

ვარჯიშის შემდეგ, ხელოვნურმა ინტელექტმა დავალების შესრულება სცადა. თუ ის ძველი ორი მეთოდით ცდილობდა პრობლემის გადაჭრას, ვერ ახერხებდა. თუმცა, ახალი მეთოდის გამოყენებით, მან ხუთიდან ერთი დავალება წარმატებით შეასრულა.

"ჩვენ აღფრთოვანებულები ვართ იმით, თუ როგორ კარგად მუშაობს PAIRED-ის სისტემა. ხელოვნური ინტელექტი ამით თავად ამუშავებს სასწავლო სისტემას." — ამბობენ მეცნიერები.

ამ მხრივ სხვა კვლევებიც ჩატარდა. იგივე სწავლების სისტემის გამოყენებით, ხელოვნურმა ინტელექტმა ვებგვერდების შევსება და ფრენის დაჯავშნა ისწავლა. მიუხედავად იმისა, რომ უმარტივესი სწავლების მეთოდმა ვერ გაამართლა, PAIRED სისტემის გამოყენებამ 50 პროცენტიანი დადებითი შედეგი აჩვენა.

"PAIRED მიდგომა ხელოვნური ინტელექტის სწავლებისთვის ახალი ჭკვიანური გზაა." — ამბობს ბარტ სელმანი, კორნელის უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერი და ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ასოციაციის პრეზიდენტი.

სელმანმა და მისმა კოლეგებმა კიდევ ერთი მიდგომა წარმოადგინეს, ე.წ."ავტოკურსები." ეს მოიცავს თამაშს, სადაც ხელოვნური ინტელექტი ბლოკებს სპეციალურად მონიშნულ ადგილებზე ათავსებს. თუმცა, ბლოკები ხშირად იჭედება, ამიტომ წინასწარ უამრავი ნაბიჯია გასათვლელი.

სწორედ ამ პრობლემის მოსაგვარებლად, ხელოვნური ინტელექტი სავარჯიშოდ ქმნის მარტივი თავსატეხების კრებულს, სადაც ბლოკები და სამიზნეები შედარებით ნაკლებია. ვარჯიშიდან გამომდინარე, ხელოვნური ინტელექტი სწავლების მარტივ გზებს ეძებს.

სწავლების ამ სისტემით, ხელოვნურმა ინტელექტმა ბევრად უფრო კარგი შედეგი აჩვენა, ვიდრე მისმა იდენტურმა პროგრამებმა, რომლებიც სტანდარტული მეთოდით ვარჯიშობდნენ.

მეცნიერების თქმით, ამ ახალ მეთოდს რობოტიკაში ბევრი სიახლის მოტანა შეუძლია. ამით რობოტები საგნებით მანიპულაციას და სივრცეში გადაადგილებას უფრო სწრაფად ისწავლიან. მეტიც, პიტერ აბელი, წამყვანი მკვლევარი ამბობს, რომ მსგავსი სისტემა შეიძლება სტუდენტებისთვისაც შეიქმნას.

"არ არის აუცილებელი ყველამ იდენტურად ისწავლოს, ყველას თავისი საჭიროება თუ მიდრეკილება აქვს და ამის სწორად მიმართვა სწავლის პროცესს უფრო გაამარტივებს." — ამბობს პიტერ აბელი.