Дослідники розповіли про результати своєї роботи у статті, опублікованій на сайті ArXiv, передає Дзеркало тижня.

Як йдеться у повідомленні, автори нової роботи створили систему штучного інтелекту на базі LSTM-нейромережі, яка навчилася визначати вагу і кількість об'єктів, що знаходяться перед нею. Ця нейромережа являє собою підвид рекурентних нейромереж, для яких характерна наявність зворотного зв'язку. Для її навчання дослідники створили два різних віртуальних світу, в яких комп'ютер міг взаємодіяти з оточуючими його предметами.

У першому світі перед ШІ знаходилося чотири однакових за розміром кубики, маса яких визначалася випадковим чином і змінювалася кожен раз, коли експеримент починався заново. ШІ міг рухати кубики по вертикалі, прикладаючи до них певну силу (розробники не забезпечували його віртуальним маніпулятором, він взаємодіяв з предметами «прямо»). Головне завдання комп'ютера полягала в тому, щоб навчитися знаходити найважчий кубик. Якщо він успішно справлявся із завданням, то отримував винагороду, якщо ні — штраф. Після багаторазового повторення експерименту ШІ «зрозумів», що для того, щоб правильно знайти найважчий кубик, необхідно попередньо підняти всі кубики, і тільки потім давати відповідь. 

У другому віртуальному світі перед ШІ лежали п'ять кубиків, з яких була побудована башта. Частина кубиків стояли один на одному, створюючи єдиний блок, у той час як інші кубики лежали окремо. Штучний інтелект повинен був визначити, скільки перед ним знаходиться предметів, також взаємодіючи з ними і отримуючи в залежності від своєї відповіді позитивний або негативний зворотний зв'язок від навколишнього середовища. Згодом комп'ютер вибрав найкращу стратегію визначення правильної відповіді: він став руйнувати вежу і тільки потім оцінювати кількість всіх кубиків.

 Дослідники не говорять про практичне застосування створеної ними системи, проте припускають, що в майбутньому вона може бути використана для роботів, яким, наприклад, буде необхідно переміщатися по нерівних поверхнях. Крім того, система може стати в нагоді роботам-помічникам, яким доведеться взаємодіяти з навколишнім світом — наприклад, кухонним роботам або роботам-космонавтам.