Оказывается, собака не только лучший друг человека, а еще и потенциальный учитель роботов. Интересно? Подробности – в адаптированном переводе материала с ресурса The Verge.
Пес как неиссякаемый источник информации
Исследователи из Университета штата Вашингтона и Института Аллена из Сиэтла поставили перед собой вопрос: почему именно друзья наши меньшие могут научить искусственный интеллект? Ответ прост – много почему. Совсем недавно ученым удалось «научить» нейронные сети интерпретировать и предсказать поведение собак. Результаты эксперимента доказывают, что животные могут стать новым источником обучающих данных для систем искусственного интеллекта, в частности тех, что используются для управления роботами.
Чтобы научить искусственный интеллект думать, как собака, сначала ученым необходимые данные. Их собрали в виде видеоматериала и информации о движении с одной собаки – маламута по кличке Келп (Kelp). Всего было сделано 380 коротких видео с камеры GoPro, закрепленной на голове пса, а также собраны данные о движении, полученные с датчиков на ногах и туловище. По сути, Келпа записывали так же, как в Голливуде записывают движения актеров для дальнейшего создания персонажей компьютерной графики. Используя эту информацию, исследователи проанализировали поведение Келпа через технологию глубинного обучения.Этот метод искусственного интеллекта имеет способность выделять модели из набора данных. В этом случае такое выделение означало синхронізування данных движения конечностей Келпа и визуальных данных с GoPro с различными действиями собаки. Нейронная сеть, которая научится на основе этой информации, может предсказать, как собака поведет себя в определенных ситуациях. Например, если такая сеть «увидит», что кто-то бросает мяч, она «знает», что реакция собаки – преследовать этот мяч.
Келп, изображения камеры, закрепленной на голове пса, и данные с датчиков на его ногах и туловище
Ведущий исследователь этого эксперимента, Кіана Ехсані (Kiana Ehsani), пояснила, что прогностическая способность системы искусственного интеллекта очень точная, но лишь на короткий промежуток. Другими словами, если на видео показано ступени, можно догадаться, что собака собирается подняться ими, но дальше именно жизнь слишком разнообразна для предсказаний, возможно, пес увидит там игрушку, которую он захочет взять в зубы, а, возможно, – нет.
Данные – только начало
Получить данные – это лишь начало, действительно важным является следующий шаг исследователей: взяв нейронную сеть, обученную на поведении собаки, специалисты захотели узнать, смогла ли эта сеть изучить о мир что-то другое, то, чего они не запрограммировали. В своих работе ученые объясняют, что собаки «четко демонстрируют визуальный интеллект, распознавая еду, препятствия, других людей и животных», поэтому они решили выяснить, может ли нейронная сеть, обученная действовать как собака, показывать признаки такой же сообразительности? Оказывается, так, может, хотя и довольно ограниченно. К нейронной сети исследователи применили два теста, прося идентифицировать различные локации (например, внутри помещения, на улице, на лестнице, на балконе) и «поверхности, по которым потенциально можно ходить».В обоих случаях нейронная сеть смогла выполнить эти задачи с достойной точностью, используя только основные данные о движении собаки и местонахождении.
«– В этом задании мы руководствовались тем, что собаки действительно хорошо находят, по чему ходить, а по чему – нет, где им разрешено ходить, а где нет, – объясняет Ехсані. – Такая градация – очень трудная задача для компьютера, поскольку его выполнение требует значительного массива предварительных знаний».
Эти знания могут заключаться в том, или поверхность слишком крута, чтобы по ней ходить, скользкая, горячая и т. д. Запрограммировать всю эту информацию в компьютер – очень трудоемкая задача, но собака уже это знает. Следовательно, наблюдая за поведением Келпа, нейронная сеть «изучила» эти правила без необходимости человека закладывать их. Другими словами, она узнала у собаки.
Научена на полученных из Клепа данных нейронная сеть смогла идентифицировать поверхности, по которым можно ходить
Важно добавить предостережение. Созданное Ехсані и ее коллегами ПО в коем случае не является моделью мозга собаки или ее сознания. Все, что оно делает, – это изучение некоторых очень базовых правил с ограниченным набором данных, то есть, где собака любит ходить. И, как и у любой другой системы искусственного интеллекта, в этом случае также отсутствует аргументация; ПО просто находит закономерности в данных. Само собой это не ново, исследователи всегда учат AI-системы из подобных данных.Впрочем, как отмечает Ехсані, это исследование, кажется, – первый случай, когда ученые пытались учиться у собак, и тот факт, что эксперимент удался, наводит на мысль, что животные могут быть полезным источником обучающих данных. В конце концов, собаки знают множество других вещей, которые были бы очень полезными для роботов. К примеру, как выглядят люди, какая разница между взрослым и ребенком. Собаки знают, что надо избегать автомобилей, как двигаться по лестнице, а это – важные уроки для любого робота, который должен работать в среде человека.
Конечно, этот научный труд – лишь очень простая демонстрация того, как мы можем учиться у животных, и требуется еще много работы, прежде чем эта парадигма станет продуктивным. Но Ехсані уверена, что результаты могут иметь полезное применение
Источник: The Verge
