Специалисты использовали камеру GoPro для тренировки нейронных сетей, чтобы те думали и вели себя как собака.
Камеру привязали к голове аляскинского маламута по имени Келп и записали 380 роликов происходящего с точки зрения собаки. Кроме того, на лапах, хвосте и теле пса были закреплены датчики отслеживания движения, которые фиксировали то, как он себя ведет в жилых комнатах, на улице и при встрече с другими собаками.
Затем все видеозаписи загрузили в нейронную сеть, чтобы она могла понять, как ведут себя собаки. Используя глубокое обучение, искусственный интеллект смог сформировать образцы поведения из огромного количества собранных данных.
Работу провели исследователи из Университета Вашингтона, предполагающие, что работа нейронной сети должна основываться на трех основных принципах. Она должна действовать как собака, предсказывать будущие движения собаки после просмотра ранее увиденных изображений, а также учиться, как собака, то есть формировать последовательность действий для выполнения поставленной задачи.
Полученные модели могут предсказать, как пес перемещается в разных сценариях (действует как собака) и как решает перейти из одного состояния в другое (планировать как собака).
По словам исследователей, трудно понять, что делает собака, поскольку никто не знает, как именно это животное думает, или, другими словами, невозможно попасть ему в голову.
В исследовании говорится, что собаки имеют более простое пространство действий, чем, скажем, человек, что делает задачу более доступной. Тем не менее, они явно демонстрируют визуальный интеллект, признавая пищу, препятствия, других животных и людей, реагируя на события. Их цели и мотивация остаются неизвестными.
Один образец, который ИИ мог различить, заключался в том, чтобы определить «проходимую поверхность». До этого момента испытания роботов показывали, что устройства не способны определить, что такое поверхность, по которой можно ходить. Из-за этого они спотыкались, ударялись в стены и скользили. Это была сложная задача для компьютера, так как требовала много предварительных данных.
Нейронная сеть также смогла предсказать, что собака будет делать в определенных ситуациях или в ответ на определенные стимулы. Например, если пес видит своего владельца с вкусной едой в руках, есть вероятность, что он будет сидеть и ждать лакомство. А если собака увидит, что человек бросает мяч, она, скорее всего, отследит полет предмета и побежит за ним. Исследователи хотели научить ИИ действовать как собака. При реализации сценария нейронной сети «скормили» видео человека, бросающего мяч. Согласно работе специалистов, искусственный интеллект смог правильно предсказать действие собаки после нескольких кадров. Нейронная сеть смогла выявить и установить шаблоны.
В будущем специалисты надеются изучить больше собак, чтобы собрать данные о звуке, осязании и обонянии. Ученые смогут использовать модель для самых разных сценариев и извлечь полезную информацию, несмотря на отсутствие семантических ярлыков.