I ricercatori hanno affrontato tre problemi:(1) Agire come un cane:l'obiettivo è prevedere i movimenti futuri del cane data una sequenza di immagini viste in precedenza. (2) Pianificare come un cane:dove l'obiettivo è trovare una sequenza di azioni che spostino il cane tra le posizioni della coppia di immagini data. (3) Imparare da un cane:dove usiamo la rappresentazione appresa per un terzo compito (ad es. stima della superficie calpestabile). Attestazione:arXiv:1803.10827 [cs.CV]
Un team di ricercatori dell'Università di Washington e dell'Allen Institute for AI ha addestrato un sistema di intelligenza artificiale a rispondere come un cane utilizzando i dati di un animale reale. Nel loro articolo caricato su arXiv server di prestampa, il gruppo descrive il loro sistema e cosa può e cosa non può fare. Il team presenterà anche il proprio lavoro alla Conference on Computer Vision and Pattern Recognition quest'estate.
I sistemi di intelligenza artificiale sono tipicamente basati su algoritmi di deep learning che elaborano dati che descrivono eventi, e quindi utilizzare ciò che hanno imparato per prevedere il comportamento futuro. In questo nuovo sforzo, i ricercatori hanno applicato tale strategia al comportamento del cane. Il loro obiettivo era costruire un sistema di intelligenza artificiale che potesse rispondere in modi simili a un cane in determinate circostanze. Per raggiungere questo obiettivo, hanno apposto una serie di sensori a un malamute di nome Kelp M. Redmon. Gli hanno messo una GoPro e un microfono in testa, sensori di inerzia sul suo corpo, zampe e coda, e un'unità Arduino sulla schiena per raccogliere ed elaborare i dati mentre venivano trasmessi. Quindi hanno lasciato che il cane facesse cose da cane, come giocare al parco.
Il sistema di intelligenza artificiale è stato creato per raggiungere tre obiettivi principali:prevedere i movimenti futuri, pianificare un compito e imparare dal comportamento del cane. L'idea era che il sistema imparasse a prevedere cosa avrebbe fatto un cane in un determinato scenario, come quando avvista uno scoiattolo. Per imitare un cane, il sistema dovrebbe creare un piano d'azione per eseguire i movimenti futuri previsti e, Certo, devi essere in grado di imparare a fare le cose da cani imparando come le fa un cane vero.
In tutto, la squadra ha raccolto 24, 500 fotogrammi di video, che erano sincronizzati con i momenti e il suono del corpo. Hanno usato 21, 000 di quei frame per addestrare il loro sistema di intelligenza artificiale e il resto per testarlo. Riferiscono che il sistema funziona bene, superando le linee di base su compiti che ritenevano impegnativi. Il sistema di intelligenza artificiale non era collegato a un robot cane, ma questa è chiaramente la direzione in cui sta andando la ricerca:probabilmente non passerà molto tempo prima che i sistemi comportamentali di intelligenza artificiale siano collegati a progetti che si sono concentrati su come far muovere in modo utile robot simili a cani come animali reali.
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