Los investigadores abordaron tres problemas:(1) Actuar como un perro:donde el objetivo es predecir los movimientos futuros del perro dada una secuencia de imágenes vistas previamente. (2) Planificar como un perro:donde el objetivo es encontrar una secuencia de acciones que muevan al perro entre las ubicaciones del par de imágenes dadas. (3) Aprender de un perro:donde usamos la representación aprendida para una tercera tarea (por ejemplo, estimación de superficie transitable). Crédito:arXiv:1803.10827 [cs.CV]
Un equipo de investigadores de la Universidad de Washington y el Instituto Allen de IA ha entrenado un sistema de IA para responder como un perro utilizando datos de un animal real. En su papel subido a la arXiv servidor de preimpresión, el grupo describe su sistema y lo que puede y no puede hacer. El equipo también presentará su trabajo en la Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones este verano.
Los sistemas de inteligencia artificial se basan generalmente en algoritmos de aprendizaje profundo que procesan datos que describen eventos, y luego usar lo que han aprendido para predecir el comportamiento futuro. En este nuevo esfuerzo, los investigadores han aplicado esta estrategia al comportamiento de los perros. Su objetivo era construir un sistema de inteligencia artificial que pudiera responder de manera similar a un perro en determinadas circunstancias. Para alcanzar esta meta, colocaron una serie de sensores en un malamute llamado Kelp M. Redmon. Le pusieron una GoPro y un micrófono en la cabeza, sensores de inercia en su cuerpo, patas y cola, y una unidad Arduino en su espalda para recopilar y procesar los datos a medida que ingresaban. Luego, dejaron que el perro hiciera cosas de perro, como jugar en el parque.
El sistema de inteligencia artificial se configuró para lograr tres objetivos principales:predecir movimientos futuros, planifique una tarea y aprenda del comportamiento del perro. La idea era que el sistema aprendiera a predecir lo que haría un perro en un escenario dado, como al ver una ardilla. Para imitar a un perro el sistema necesitaría crear un plan de acción para llevar a cabo los movimientos futuros previstos y, por supuesto, Tienes que ser capaz de aprender a hacer cosas de perros aprendiendo cómo las hace un perro real.
En todo, el equipo recogió 24, 500 cuadros de video, que estaban sincronizados con los momentos corporales y el sonido. Usaron 21, 000 de esos fotogramas para entrenar su sistema de inteligencia artificial y el resto para probarlo. Informan que el sistema funciona bien, superando las líneas de base en tareas que consideraban desafiantes. El sistema de IA no estaba conectado a un robot perro, pero esa es claramente la dirección en la que se dirige la investigación:es probable que no pase mucho tiempo antes de que los sistemas de comportamiento de IA se vinculen con proyectos que se han centrado en hacer que los robots con forma de perro se muevan como animales reales de manera útil.
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