Cea mai nouă găselniţă a cercetătorilor în domeniul AI este să înveţe inteligenţa artificială să se comporte… ca un câine. După cum ştiţi patrupezii sunt foarte curioşi din fire şi adoră să exploreze lumea din jur. Pe viitor AI-ul îşi va „face mâna” cu ajutorul unor câini, iar primele teste au început deja. .
E drept că idealul la nivel de AI este să imite comportamentul uman, dar până acolo mai e cale lungă. Universitatea din Washington şi Allen Institute for AI lucrează la noul proiect, care a pregătit o serie de reţele neurale să interpreteze şi să prezică comportamentul câinilor. Rezultatele arată că animalele acestea sunt ideale pentru a face AI-ul mai bun, pentru a îl perfecţiona, la capitolul control al roboţilor mai ales.
Pentru a „dresa” un AI ca un câine, cercetătorii au nevoie de date întâi şi întâi. Acestea sunt adunate sub formă de clipuri video şi de informaţii despre mişcare, capturate de la un singur câine. Vedetă nu e vreun bichon, ci un malamut pe numele său Kelp. 380 de clipuri scurte au fost realizate folosind o cameră GoPro montată pe capul animalului. În plus au fost înregistrate şi date legate de mişcare, preluate de la senzorii de pe corpul şi picioarele lui Kelp.
Sistemul aminteşte de acel motion capture realizat de actorii de la Hollywood pentru filme sau de fotbaliştii capturaţi pentru FIFA spre exemplu. La un moment dat, după sute şi sute de mişcări se observă un model, un „pattern” pe care AI-ul îl poate sesiza şi interpreta ca atare. AI-ul poate analiza şi căuta aceste modele, învăţând să „meargă”. Există şi alte aplicaţii aici, precum predicţia comportamentului unui câine.
O să îşi dea seama spre exemplu că atunci când arunci o minge Kelp aleargă invariabil după ea. Deocamdată AI-ul poate prezice doar secvenţe foarte scurte de mişcare, nu şi unele mai lungi sau complexe. De aici şi faptul că avem clipurile scurte pentru a învăţa reţeaua neurală. E interesant ce a urmat după. Odată terminat experimentul şi odată ce AI-ul a învăţat, începe să se comporte ca un câine real când e lăsat de capul său.
Astfel, după ce a primit toate informaţiile aferente, AI-ului i s-a cerut să identifice scene diferite. Spre exemplu a trebuit să identifice scene şi situaţii diferite, adică să îşi dea seama dacă e la interior sau exterior, dacă e pe scări sau pe balcon să zicem. Trebuia şi să îşi dea seama dacă e lângă o suprafaţă pe care se poate merge sau nu. Practic, AI-ul a învăţat de la câine şi nu dintr-un set de reguli.
Totul e doar în fază demonstrativă, dar e un început bun, cel puţin pentru un AI de robot de jucărie care să înlocuiască un câine… Marea revoluţie de reţinut aici e identificarea de suprafeţe unde se poate merge şi unde nu se poate merge.