Несмотря на то, что людям стало гораздо проще обучать роботов выполнению каких-либо задач, все еще существует одна потенциальная проблема – когда в работу вводиться новый робот, пользователю, возможно, придется обучать его с нуля. Однако в скором времени эта задача будет решена. Исследователи из Университет штата Вашингтон (США) придумали способ, с помощью которого компьютеры могут учить друг друга, освобождая людей от этой работы.
Методика повторяет способ, по которому взаимодействуют учитель-человек и ученик-человек, и который до сих пор использовался для обучения компьютеров играм Pac-Man и StarCraft.
Используемый алгоритм базируется на сообщении обучающему компьютеру (тому, который уже знает, как играть в эти игры) когда нужно дать совет компьютеру ученику, а когда нужно дать ему попрактиковаться. Это основная часть любых отношений между учителем и учеником, так как ученик не будет знать, что делать без рекомендаций, но и никогда по-настоящему не поймет задание, просто следуя инструкциям.
Ведущий ученый проекта Мэтью Тейлор (Matthew E. Taylor) в настоящее время разрабатывает учебный план для компьютерного учителя. Он начинается с относительно простых задач и заканчивается гораздо более сложными. В своем методе Тейлор также учитывает принципы дрессировки собак.
Тейлор признает, что иногда можно просто переставить готовые «мозги» из одного робота в другого, однако иногда это невозможно из-за программных или аппаратных несовместимостей. Кроме того, он надеется что эту технологию можно будет использовать для того чтобы роботы/компьютеры учили не только друг друга, но и человека.