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Chercheurs enseignent AI penser comme un chien et découvrez ce qu’ils savent sur le monde

Que peut-intelligence artificielle apprendre les chiens? Beaucoup, disent les chercheurs de l’Université de Washington et Allen Institut pour l’IA. Ils ont récemment formation des réseaux de neurones à interpréter et prédire le comportement des canidés. Leurs résultats, disent-ils, montrent que les animaux pourraient fournir une nouvelle source de données de formation pour l’insémination artificielle des systèmes — y compris ceux utilisés pour le contrôle des robots.

Pour former AI penser comme un chien, les chercheurs ont d’abord besoin de données. Ils ont recueillies dans le formulaire de vidéos et d’informations de mouvement capturé à partir d’un seul chien, un Malamute nommé Varech. Un total de 380 courtes vidéos ont été prises à partir d’une caméra GoPro monté sur la tête du chien, ainsi que les données de mouvement de capteurs sur ses jambes et le corps. Essentiellement, le Varech a été enregistré de la même façon Hollywood utilise la motion capture pour enregistrer des acteurs qui jouent des CGI créations. Mais au lieu de Andy Serkis apportant Gollum à la vie, ils ont été la capture d’un chien va sur sa vie quotidienne (marche à pied, jouer chercher et aller au parc.

Une photo de Varech le Malamute, montrant la vue de son tête-monté GoPro et les données du capteur pour ses membres.

Avec cette information en main, les chercheurs ont analysé le Varech du comportement à l’aide de l’apprentissage en profondeur. C’est une IA technique qui peut être utilisé pour tamiser des motifs à partir de données. Dans ce cas, cela signifiait que l’appariement des données de mouvement de Varech membres et les données visuelles de la GoPro avec diverses chien activités. La résultante de réseau neuronal formé sur cette information pourrait permettre de prédire ce qu’un chien le ferait dans certaines situations. Si il a vu quelqu’un jeter un ballon, par exemple, qu’il serait de savoir que la réaction d’un chien qui serait à son tour et de le chasser.

S’exprimant à La Veille, le papier de l’auteur principal, Kiana Ehsani, a expliqué que la capacité prédictive de leur système d’IA a été très précis, mais seulement dans des éclats courts. En d’autres termes, si la vidéo montre une série d’escaliers, puis vous pouvez le deviner, le chien va en faire l’ascension. Mais au-delà, la vie est tout simplement trop variable à prédire. “Si oui ou non le chien va voir un jouet ou un objet qu’il veut chase, qui sait,” dit Ehsani, un étudiant au Doctorat à l’Université de Washington.

Ce qui est vraiment intelligent, cependant, est ce que les chercheurs ont fait par la suite. En prenant le réseau de neurones formés sur le comportement du chien, ils ont voulu voir si elle avait appris quoi que ce soit d’autre au monde qu’ils n’avaient pas explicitement programmé. Comme ils l’expliquent dans l’étude, les chiens “démontrent clairement visual intelligence, reconnaissant la nourriture, les obstacles, les autres humains et les animaux,” il nous faut un réseau de neurones formés pour agir comme un chien de montrer la même intelligence?

Il s’avère oui — bien que dans une mesure très limitée de la capacité. Les chercheurs ont procédé à deux tests pour le réseau de neurones, en lui demandant d’identifier les différentes scènes (par exemple, à l’intérieur, à l’extérieur, sur les escaliers, sur un balcon) et “surfaces praticables” (qui sont exactement ce qu’ils ressemblent: des lieux ycan à pied). Dans les deux cas, le réseau de neurones a été en mesure de remplir ces tâches décent avec précision en utilisant la base de données elle avait du chien dans les mouvements et les déplacements.

“Notre intuition est que les chiens sont vraiment bons à trouver où plain — pied où ils sont autorisés à aller et où ils ne sont pas,” dit Ehsani. “C’est une tâche très dure pour un ordinateur, car il nécessite beaucoup de connaissances antérieures.” Cette connaissance pourrait être de savoir si une surface est trop raide à pied ou si c’est hérissé de pointes et mal à l’aise. Il serait temps de programmer un robot avec toutes ces règles, mais un chien sait déjà tous. Donc, en regardant le Varech du comportement, le réseau de neurones appris ces règles sans avoir à être enseigné. En d’autres termes, il a appris le chien.

Le réseau de neurones formés sur le devenir de ces données a été en mesure d’identifier avec précision les “surfaces praticables.”

Maintenant, il est important d’inclure beaucoup de mises en garde ici. Le logiciel créé par Ehsani et ses collègues n’est pas en quelque sorte un modèle de chien, du cerveau ou de sa conscience. Tous il fait l’apprentissage de quelques règles de base à partir d’un ensemble limité de données, c’est à dire, où un chien aime se promener. Et comme avec tous les autres système d’IA, il n’y a pas de raisonnement qui se passe ici; le logiciel est simplement de trouver des modèles dans les données. Ce n’est pas en soi nouvelle. Les chercheurs sont toujours à la formation de l’IA des systèmes de données similaires.

Mais, comme Ehsani points, ce qui semble être la première fois que quelqu’un a déjà essayé d’apprentissage à partir d’un chien, et le fait qu’il a travaillé suggère que les animaux pourraient être une source utile de données d’entraînement. Après tout, les chiens connais beaucoup d’autres choses qui seraient très utiles pour les robots. Ce que les humains ressemblent, par exemple, ou la différence entre un adulte et un bébé. Les chiens connaître pour éviter les voitures et la façon de naviguer dans les escaliers, qui sont d’importantes leçons pour un robot qui doit fonctionner dans un environnement humain.

Bien sûr, ce livre n’est qu’une simple démonstration de la façon dont nous pourrions apprendre des animaux, et beaucoup plus de travail doit être fait avant que ce paradigme est productif. Mais Ehsani dit qu’elle est persuadée qu’elle pourrait avoir des applications très utiles. “Une première chose qui me vient à l’esprit est de faire un robot chien. C’est déjà une tâche difficile pour un robot, pour savoir comment se déplacer et où aller, ou si ils veulent quelque chose,” dit-elle. “Ce serait certainement nous aider à la construction d’un plus efficace et de mieux robot chien.”

About the author

Cyriac

Je suis Zeh Cyriac , fondateur et chef de la direction de la société informatique DROP Corporation Inc. et blogueur indépendant aux États-Unis, avec une passion pour l'Entrepreneuriat en ligne, le marketing de contenu et toutes les choses qui tournent au tour du digital et ’informatique .

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