Фото: Cyber Dog l StudioNuts

Технологии искусственного интеллекта находят все больше применения в нашей жизни. Они используются для управления роботами, автомобилями, создают произведения современного искусства, участвуют в научных экспериментах и даже интегрированы в смартфоны типа iPhone X и топовых моделей Huawei и Honor.

Подписаться на iGuides в Telegram, чтобы узнать обо всем первым — t.me/iguides

Исследователи проводят все больше интересных экспериментов, расширяющих возможности ИИ, в том числе по моделированию поведения и принятия решений. Один из таких экспериментов провели ученые Вашингтонского университета вместе с Институтом искусственного интеллекта Пола Аллена. На базе технологий Nvidia и алгоритмов глубокого обучения они разработали систему которая может действовать как собака.

Сама идея научить машину действовать как визуально интеллектуальный агент является очень сложной задачей. Особенно, когда речь идет о собаке. «С одной стороны, у собак намного проще пространство действий, чем у людей, поэтому задача кажется выполнимой. С другой стороны собаки явно демонстрируют визуальный интеллект, распознавая еду, препятствия, людей и животных, реагируя на них. Однако их намерения часто неизвестны», — отмечают исследователи в своей работе.

В процессе обучения ученые использовали аляскинского маламута по кличке Келп. На собаке была закреплена камера GoPro и шесть инерционных измерительных датчиков (на лапах, хвосте и туловище). Датчики записывали разные виды активности, такие, как прогулка, слежка, захват, взаимодействие с другими собаками и слежение за объектами в более чем 50 локациях. Процесс обучения нейросети проходил на базе графических процессоров NVIDIA GeForce GTX 1080, TITAN X и фреймворка глубокого обучения PyTorch, ускоренного с помощью библиотеки cuDNN.



Исследователи обучали нейросеть трем задачам:
- Действовать как собака: цель — предсказать будущие движения собаки с учетом последовательности увиденных изображений.
- Планировать как собака: цель — определить последовательность действий, которые перемещают собаку между локациями с учетом данной пары изображений.
- Научиться у собаки: используется полученное представление для выполнения третьего задания (например, оценка поверхности для прогулки).

Разработанная система смогла предсказывать не только будущие действия собаки, но и планировать движения, характерные для собаки: «Наши модели могут предсказывать, как будет двигаться собака в разных сценариях (действовать как собака) и как она решает перемещаться (планировать как собака)». В будущем команда проекта планирует собрать больше данных от разных собак, а также будет искать способ фиксировать звук, запах и тактильные ощущения животных.