But Liam only recycles iPhones – a

But Liam only recycles iPhones – a relatively simple task. A robot that can cope with anything that might come its way is too hard to program by hand. “There’s this jungle of parameters,” says ZenRobotics head of technology Harri Holopainen.
Но Лиам только утилизирует айфоны - сравнительно простая задача. Робот, который может справиться с чем - либо, что могло бы пройти такой путь, - слишком сложно запрограммировать вручную. "Это джунгли параметров," говорит гуру
For Holopainen and colleagues, the answer is to use machine learning so that their robots can teach themselves and acquire the ability to monitor their own performance, adjusting their behavior accordingly. The idea is that faced with a conveyor belt of unfamiliar electrical items, say, the robots might do a poor job of taking them apart to extract the copper initially, but through trial and error they would learn to complete the task efficiently without human intervention.

Результаты (русский) 1:

Но Лиам только перерабатывает iPhones-сравнительно простой задачей. Робот, который может справиться с чем-нибудь, что может прийти путь слишком трудно программировать вручную. «Это джунгли параметров»,-говорит ZenRobotics руководитель технологии Холопайнен Харри.НО ЛИАМ ТОЛЬКО УТИЛИЗИРУЕТ АЙФОНЫ - СРАВНИТЕЛЬНО ПРОСТАЯ ЗАДАЧА. РОБОТ, КОТОРЫЙ МОЖЕТ СПРАВИТЬСЯ С ЧЕМ - ЛИБО, ЧТО МОГЛО БЫ ПРОЙТИ ТАКОЙ ПУТЬ, - ОСНОВЕ СЛОЖНО ЗАПРОГРАММИРОВАТЬ ВРУЧНУЮ. «ЭТО ДЖУНГЛИ ПАРАМЕТРОВ,» ГОВОРИТ ГУРУ Для Холопайнен и коллег ответ заключается в использовании машины обучения, так что их роботы могут научить себя и получить возможность контролировать их производительность, регулируя их поведение соответственно. Идея, что, столкнувшись с конвейерной лентой из незнакомых электрических элементов, скажем, роботы могут сделать плохую работу, принимая их друг от друга для извлечения меди первоначально, но путем проб и ошибок, они будут учиться, чтобы завершить задачу эффективно без вмешательства человека.

Результаты (русский) 2:

Но Лиам только перерабатывает айфонов - сравнительно простую задачу. Робот , который может справиться с чем - либо , что могло бы прийти его путь слишком сложно программировать вручную. "Там эти джунгли параметров," говорит ZenRobotics руководитель технологии Харри Холопайнен.
Но Лиам только утилизирует айфоны - сравнительно простая задача. Робот, который может справиться с чем - либо, что могло бы пройти такой путь, - слишком сложно запрограммировать вручную. "Это джунгли параметров," говорит гуру
для Холопайнен и коллег, ответ заключается в использовании машинного обучения , так что их роботы могут научить себя и приобрести способность контролировать свою собственную работу, регулируя их поведение. Идея в том , что столкнувшись с конвейерной лентой незнакомых электрических элементов, скажем, роботы могли бы сделать плохую работу брать их друг от друга , чтобы извлечь медь первоначально, но методом проб и ошибок они научились бы эффективно выполнить поставленную задачу без вмешательства человека.

Результаты (русский) 3:

но лиам только утилизирует iPhone – относительно простой задачей.робот, который может справиться со всем, что может появиться свой путь слишком трудно программу вручную."это джунгли параметров", - говорит глава технологии zenrobotics харри холопайнен.но, Лиам только утилизирует айфоны - сравнительно простая задачей.Робот, который может справиться с чем - либо, что могло бы пройти такой конфликт, - по многочисленным просьбам запрограммировать and вручную ".в джунгли параметров, гуру ":для холопайнен и коллег, ответ заключается в том, чтобы использовать для обучения, так что их роботы могут научить себя и обрести способность контролировать свои собственные результаты, корректируя их поведение соответствующим образом.идея заключается в том, что столкнулись с конвейера незнакомых электроприборы, скажем, роботы могут сделать слабую работу с их друг от друга для извлечения меди, первоначально, но методом проб и ошибок, они должны научиться эффективно завершить свою работу без вмешательства человека.