Здавалося б, чому можна навчитися у песика, особливо, якщо ти — штучний інтелект? Приносити капці? Гавкати на перехожих? Маячня якась.
Та дослідники з Університету Вашингтона та Інституту штучного інтелекту Аллена можуть з цим посперечатися, і з цього диспуту вони вийдуть переможцями, бо нещодавно відзвітували про те, що навчили ШІ інтерпретувати і передбачати поведінку собак.
Надалі ця інформація може стати корисною для програмування роботів.
Перш ніж перейти безпосередньо до навчання, світлим головам треба було зрозуміти, як і чим живуть волохаті. Їхнім провідником у собачому світі став маламут (великий собака, призначений для роботи в упряжці) на прізвисько Келп; знадобилися також камера GoPro та датчики руху, закріплені на піддослідному.
Загалом такий підхід можна порівняти з технологією захоплення руху, яку використовують для створення спецефектів.
Отримавши дані (380 відеороликів), учені застосували метод машинного навчання, щоб зіставити відео та інформацію про рухи. Завдяки цьому нейронна мережа знала, що робитиме собака у певних ситуаціях. Наприклад, якщо Келпу кидають м’яч, ШІ знає, що пес спробує його впіймати.
За словами Кіани Есхані, автора дослідження, прогнози були максимально точними, але недовгостроковими та ситуативними. Якщо перед собакою є сходи, то, швидше за все, він підніметься ними. Але життя занадто різноманітне, аби знати щось наперед, тому неможливо передбачити, що зацікавить пса наступної миті.
Та ШІ стане у пригоді інша здібність песиків — візуальний інтелект, завдяки якому вони розпізнають їжу, перешкоди, людей та тварин. І частково програма змогла засвоїти ці навички. Учені провели два тести, попросивши алгоритм розпізнати, де він перебуває (у приміщенні, на вулиці, на сходах, на балконі) і поверхні, по яких можна ходити. В обох випадках нейромережа успішно впоралася із завданням, використовуючи лише дані від Келпа.
«Собаки насправді розуміють, де їм можна ходити, а де ні. З машинами в цьому сенсі складніше, бо така навичка потребує попередніх знань», — каже пані Кіана.
Мова йде про досвід. Наприклад, пес уже знає, що ця поверхня колюча, і нею ходити не можна. А ШІ треба програмувати, враховуючи всі можливі варіанти, що досить довго. Тому, спостерігаючи за поведінкою Келпа, нейронна мережа вивчила ці правила, не проживаючи їх самостійно.
От би й людина так вміла. Правда?
