Лента TH Новости Искусственный интеллект



Мыслить как собака

∴ 299

В то время как одни улучшают возможности мозга, другие пытаются буквально смотреть на мир чужими глазами.

1492

Исследователи из Вашингтонского университета используют камеры GoPro для тренировки нейронных сетей, чтобы те научились вести себя как собаки. Повязав камеру GoPro на голову Аласкинского маламута, команда записала 380 роликов от лица собак. Затем ролики были проанализированы нейронной сетью. Это позволило сымитировать поведение собак в определенных ситуациях. Искусственный интеллект получил название DECADE . Это расшифровывается как интерпретация объективной среды посредством действиями собак.

Команда записала видео в более чем 50 местах, включая жилые комнаты, лестницы, улицы и парки для собак. Во время записи собака выполняла различные команды. Это ходьба, преследование, выбор предметов, отслеживание движущихся объектов и «взаимодействие» с другими собаками.

Помимо захвата видео, исследователи фиксировали движения собак, отслеживая положение тела, ног и хвоста а также сопровождающие звуки. Эти данные обрабатывались посредством компьютеров на базе Arduino. В итоге, ученые синхронизировали звуки, видеоматериал с камер GoPro, и данные о положении тела собак с помощью компьютера Raspberry Pi.

Перед искусственным интеллектом стояла вполне конкретная цель: предугадать «что будет дальше?». Система делала выводы на основе видеоматериалов, анализируя поведение животных. Например, если собаке показывают определенный жест, то пёс сядет или подаст голос. А если бросить мяч, то он, скорее всего, побежит за ним.

Ученые также запрограммировали модель на планирование действий. ИИ должен был рассказать, что именно собака будет делать между началом видео и конечным кадром, без информации о том, что происходит между ними. Команда разработала нейронную сеть для решения этой проблемы. Это нереально сложная задача, поскольку с каждым действием, которое принимает собака, меняется общая картина мира.

Исследователи говорят, что их работа создает перспективы в области визуального интеллекта, и эта модель может предсказать движения собаки в определенных ситуациях с точки зрения её желаний. Это делалось с учетом того, что модели не было задано никаких задач или предварительных знаний о желаемом конечном результате.

Наши эксперименты показывают, что модели могут делать прогнозы о будущих движениях собаки и могут планировать движения, как это делают собаки. Совокупное мнение авторов исследования.

В один прекрасный день эта работа может помочь в разработке роботизированных псов. При этом алгоритм применим и к другим задачам, таким как проложение безопасных маршрутов по ходу движения. Команда думает, что ее модель может быть улучшена за счет включения прикосновений, более широкой картины звуков и запахов, а также сбора данных от большего количества собак.

Филипп Дончев