Исследователи научили искусственный интеллект думать как собака и выяснили, что животные знают о мире

Алгоритм мышления собак может оказаться полезным для обучения роботов.

Исследователи из Вашингтонского университета (University of Washington) и Института искусственного интеллекта Аллена (Allen Institute for AI) обучили нейросеть интерпретировать и предсказывать поведение собак. Учёные пришли к выводу, что животные могут стать новым источником данных для тренировки систем искусственного интеллекта, включая используемые в роботах.

Чтобы обучить нейросеть, на голову собаки по кличке Келп (Kelp) прикрепили камеру GoPro, а на лапы и тело установили сенсоры для записи движений. Учёные использовали систему, похожую на ту, что используют в Голливуде для захвата движений полностью компьютерных персонажей. У них получилось 380 коротких роликов, на которых было видно, куда перемещался Келп.

После этого учёные использовали метод глубокого обучения — способ при котором ИИ выделяет шаблоны из готовых данных. Алгоритм сопоставлял движения собаки с визуальной информацией, которую записала GoPro. В итоге нейросеть научилась предсказывать, что будет делать животное в различных ситуациях. Например, алгоритм знает, что если бы собака увидела мяч, то побежала бы за ним.

Глава группы исследователей доктор Киана Эхсани (Kiana Ehsani) объяснила The Verge, что предсказания нейросети были довольно точными, но только в каких-то коротких отрезках времени. Она отметила, что предугадать случайные события в долгосрочной перспективе очень сложно.

Однако на этом учёные не остановились и решили выяснить, что ещё алгоритм мог узнать об окружающем мире самостоятельно — без предварительных инструкций. Как объясняется в исследовании, собаки «демонстрируют явный визуальный интеллект, распознавая еду, препятствия, других людей и животных», но авторам было интересно, смогла ли нейросеть приобрести это качество.

Исследователи пришли к выводу, что нейросеть частично получила «собачий ум»: они провели два теста, попросив алгоритм распознать разное окружение (дом, улицу, лестницу, балкон) и поверхности, по которым можно ходить. В обоих случаях нейросеть смогла успешно завершить задачи используя только основные данные от пса Келпа.

Наша интуиция заключалась в том, что собаки на самом деле могут понимать, где им разрешено ходить и где нет. Это очень сложная задача для компьютера, потому что она требует предварительных знаний.

Киана Эхсани

глава группы исследователей ИИ в Вашингтонском университете

Чтобы научить робота распознавать поверхности, потребовалось бы довольно много информации и правил, но собака уже все их знает, отметили исследователи. Поэтому нейросеть, получив информацию о поведении Келпа, освоила и правила без дополнительного обучения.

Способ тренировки нейросетей с помощью глубокого обучения сам по себе не является новым. Однако как отметила Эхсани, эксперимент учёных это, вероятно, первый раз, когда кто-то успешно научил алгоритм с помощью собаки. Это значит, что животные могут быть полезным источником данных для обучения роботов, собаки знают достаточно информации, которая была бы полезной роботам: например, могут отличать детей от взрослых, избегать машин и ориентироваться на лестницах.