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Qui est une bonne IA? Chien de base de données crée une canine d’apprentissage de la machine système de

Nous avons formé machine de systèmes d’apprentissage pour identifier des objets, de parcourir les rues et reconnaître les expressions faciales, mais aussi difficile qu’ils puissent être, ils ne touchent même pas le niveau de sophistication requis pour simuler, par exemple, un chien. Ainsi, ce projet vise à faire juste que dans une mesure très limitée, bien sûr. En observant le comportement d’Une Très Bonne Fille, cette IA appris les rudiments de la façon d’agir comme un chien.

C’est une collaboration entre l’ Université de Washington et de l’Allen Institut pour l’IA, et le document final sera présenté à CVPR en juin.

Pourquoi faire cela? Bien, bien que beaucoup de travail a été fait pour simuler les sous-tâches de perception tels que l’identification d’un objet et de le ramasser, peu a été fait en termes de “compréhension visuelle de données dans la mesure où un agent peut prendre des mesures et effectuer des tâches dans le monde visuel.” En d’autres termes, la loi n’a pas comme l’oeil, mais tant que la chose le contrôle de l’œil.

Et pourquoi les chiens? Parce qu’ils sont les agents intelligents de suffisamment de complexité“, mais leurs objectifs et motivations sont souvent inconnus a priori.” En d’autres termes, les chiens sont clairement intelligent, mais nous n’avons aucune idée de ce qu’ils pensent.

Comme une première incursion dans cette ligne de recherche, l’équipe a voulu voir si en surveillant étroitement le chien et la cartographie de ses mouvements et d’actions pour l’environnement qu’il voit, ce qu’ils pourraient créer un système qui prédit avec précision ces mouvements.

Pour ce faire, ils ont chargé un Malamute nommé Varech M. Redmon avec une série de capteurs. Il y a une caméra GoPro sur le devenir de la tête, six unités de mesure inertielle (sur les pattes, la queue et le tronc) afin de savoir où tout se trouve, un microphone et un Arduino, lié ensemble les données.

Ils ont enregistré de nombreuses heures d’activités — la marche dans divers environnements, d’aller chercher les choses, en jouant dans un parc à chien, manger de la synchronisation du chien mouvements de ce qu’il a vu. Le résultat est l’ensemble de données de l’Égo-centré sur les Actions dans un Chien de l’Environnement, ou d’une DÉCENNIE, qu’ils ont utilisé pour former un nouvel agent AI.

Cet agent, compte tenu de certaines données sensorielles à — dire une vue de la salle ou dans la rue, ou une boule de volant passé, il était de prédire ce qu’un chien le ferait dans cette situation. Pas graves niveau de détail, bien sûr — mais même juste trouver comment déplacer son corps et où est une jolie tâche majeure.

“Il apprend à bouger les articulations à pied, apprend à éviter les obstacles lors de la marche ou de la course”, a expliqué Hessam Bagherinezhad, l’un des chercheurs, dans un courriel. “Il apprend à exécuter pour les écureuils, suivez le propriétaire, suivre le vol des jouets pour les chiens (lors de la lecture d’extraction). Ce sont une partie de la base de l’IA tâches à la fois de la vision par ordinateur et robotique que nous avons essayé de résoudre par la collecte de données distincte pour chaque tâche (par exemple, le mouvement de la planification, de piétons, de surface, de la détection d’objet, de l’objet de suivi, de reconnaissance de la personne).”

Qui peut produire assez de données complexes: Par exemple, le modèle de chien doit savoir, tout comme le chien lui-même, où il peut marcher quand il a besoin d’obtenir d’ici à là. Il ne peut pas marcher sur les arbres, ou des voitures, ou (selon la chambre) canapés. Ainsi, le modèle apprend que ce qui peuvent être utilisés séparément comme une vision par ordinateur modèle pour trouver d’où un animal de compagnie (ou de petites pattes robot) peut obtenir une image donnée.

C’était juste une première expérience, les chercheurs disent, avec succès, mais les résultats sont limités. D’autres peuvent envisager de faire en plus des sens (odorat est une évidence) ou de voir comment un modèle produit à partir d’un chien (ou plusieurs) généralise à d’autres chiens. Ils concluent: “Nous espérons que ce travail ouvre la voie vers une meilleure compréhension de l’intelligence visuelle et de l’autre des êtres intelligents qui peuplent notre monde.”

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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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