„Facebook“ padėjo sukurti dirbtinio intelekto medžiotojų medžioklę, kuri galėtų paskatinti pirmuosius naudingus namų robotus

Kūrybinė manija, sūris iš daiktavardžių projekto | Erin Winick

Dirbtinio intelekto programos galėtų išsiugdyti labai reikalingą sveiką protą, konkuruodamos medžioklėse virtualiuose namuose, užpildytuose imitaciniais kavos staliukais, sofomis, lempomis ir kitais kasdieniais dalykais.

„Facebook“ ir „Georgia Tech“ mokslininkai sukūrė šiukšlių medžioklės iššūkį. Konkursui reikalingas virtualus agentas, kuris, išnagrinėjęs klausimą natūralia kalba, kažko ieškotų imituojamuose namuose. Agentas atsitiktinai buvo patalpintas į virtualių namų kambarį ir paklaustas, pavyzdžiui, kokios spalvos yra automobilis? arba Kur yra kavos staliukas? Norint rasti atsakymą, agentas turi suprasti klausimą ir ištirti virtualią erdvę ieškodamas atitinkamo objekto.

Tikslas yra sukurti intelektualias sistemas, kurios galėtų matyti, kalbėti, planuoti ir mąstyti, sakoma Devi Parikhas , Georgia Tech ir Facebook AI tyrimų (FAIR) kompiuterių mokslininkė, kuri kartu su kolega ir vyru sukūrė konkursą, Dhruv Batra .

Parikh, Batra ir jų bendradarbiai sukūrė agentą kuri apjungia keletą skirtingų mašininio mokymosi formų, kad atsakytų į klausimus apie namus. Agentas taip pat išmoksta elementarios sveiko proto formos, per daugybę bandymų ir klaidų išsiaiškindamas, kur geriausia ieškoti konkretaus objekto. Pavyzdžiui, laikui bėgant agentas sužino, kad automobiliai dažniausiai randami garaže, ir supranta, kad garažus dažniausiai galima rasti išėjus pro priekines arba galines duris.

Šis metodas remiasi mokymusi sustiprinimu , mašininio mokymosi forma, įkvėpta gyvūnų elgsenos, taip pat imitaciniu mokymusi – technika, leidžiančia algoritmams mokytis stebint. Virtualius namus sukūrė FAIR ir UC Berkeley mokslininkai. Tyrimas buvo pabrėžtas per kasmetinę Facebook kūrėjų konferenciją šiandien.

Agentas, naršantis virtualiuose namuose. Įkūnytas QA

Vis daugiau mokslininkų eksperimentuoja su virtualiomis aplinkomis dirbtinio intelekto programoms mokyti. Šis metodas vertinamas kaip būdas išplėsti AI intelektą ir įveikti esminius apribojimus. Nors pastaruoju metu DI srityje padaryta didžiulė pažanga, kompiuteriai dažniausiai atlieka vieną užduotį, pavyzdžiui, atpažįsta veidus vaizduose arba žaidžia stalo žaidimą. Be to, dirbtinio intelekto programos paprastai yra treniruojamos naudojant nejudančius vaizdus, ​​o ne 3D nustatymus

Kaip pradžios AI tyrimai parodė , tiesiog nepraktiška rankiniu būdu koduoti tokias žinias sistemoje (žr. AI kalbos problemą). Taigi greičiausiai sprendimas bus AI programoms pačioms išmokti tokių žinių.

„Microsoft“ išleido aplinką pavadinimu „Malmo“, kuri yra paremta žaidimu „Minecraft“. Alleno AI instituto (Ai2) Sietle mokslininkai sukūrė kitą 3D virtuali aplinka AI agentų mokymui. Ši aplinka taip pat atspindi pagrindinę fiziką ir leidžia agentams atlikti paprastus veiksmus. Ai2 tyrėjai turi pasiūlė panašus natūralios kalbos iššūkių rinkinys agentams jų aplinkoje.

Roozbehas Mottaghis , vadovaujantis Ai2 projekto tyrėjas, teigia, kad labai svarbu, kad šios virtualios aplinkos taptų tikroviškesnės, jei norime, kad dirbtinio intelekto agentai tinkamai mokytųsi jose. Šiuo metu tai nėra tikrai praktiška. Vieno tikroviškai atrodančio kambario projektavimas gali užtrukti mėnesius, be to, tai brangu, sako jis. Ir nustatyti realias kiekvieno objekto fizines savybes yra labai sudėtinga.

Susijusi istorija

Susijusi istorija Mašinos, kurios tikrai supranta kalbą, būtų nepaprastai naudingos. Bet mes nežinome, kaip juos sukurti.

Artimiausiu metu šis darbas gali padėti pokalbių robotams ir asmeniniams padėjėjams tapti ne tokie atkakliais. Pažanga atliekant atviresnes užduotis, pvz., suprantant natūralią kalbą, buvo lėtesnė. Mašiną galima išmokyti kartoti teksto šablonus, tačiau norint susidoroti su kalbos dviprasmiškumu, paprastai reikia tam tikrų sveiko proto žinių apie realų pasaulį. Sveikas protas, sukurtas tyrinėjant virtualią aplinką, galėtų padėti pokalbių robotams ir asmeniniams asistentams susikalbėti nedarant tiek daug klaidų.

„Facebook“ šį iššūkį žino iš pirmų lūpų. 2015 m. bendrovė pristatė bendrosios paskirties virtualų asistentą, pavadintą M. Tačiau, kai pagrindinė programinė įranga nesugebėjo suprasti komandos ar užklausos, valdymą perims žmonės. Produktas niekada iš tikrųjų nepasirodė ir buvo nutrauktas praėjusiais metais.

Tyrimas taip pat gali būti naudingas labiau futuristiniams projektams. Įsivaizduokite, kad prašote Roomba išsiurbti miegamąjį. Net jei aparatas galėtų suprasti jūsų balsą ir matyti aplinką, jis neįsivaizduoja, kas yra miegamasis ar kur jį galima rasti. Tačiau būsimi namų robotai gali naudoti dirbtinio intelekto programinę įrangą, kuri sužinojo tokius paprastus faktus apie paprastus namus, pirmiausia ištyrinėdama daugybę virtualių namų.

Akivaizdu, kad atėjome į pagalbinių agentų amžių, sako Batra. Remdamasis „Amazon“ įrenginiu „Echo“ ir gandais, kad įmonė kuria namų robotą, jis priduria: „Šie dalykai išvys akis, o po to jie seks tave aplink“.

paslėpti