Os pesquisadores abordaram três problemas:(1) Agir como um cão:onde o objetivo é prever os movimentos futuros do cão a partir de uma sequência de imagens vistas anteriormente. (2) Planejando como um cachorro:onde o objetivo é encontrar uma sequência de ações que mova o cão entre os locais de um determinado par de imagens. (3) Aprendendo com um cachorro:onde usamos a representação aprendida para uma terceira tarefa (por exemplo, estimativa de superfície percorrível). Crédito:arXiv:1803.10827 [cs.CV]
Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Washington e do Instituto Allen de IA treinou um sistema de IA para responder como um cachorro usando dados de um animal real. Em seu artigo carregado para o arXiv servidor de pré-impressão, o grupo descreve seu sistema e o que ele pode e não pode fazer. A equipe também apresentará seu trabalho na Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões neste verão.
Os sistemas de IA são normalmente baseados em algoritmos de aprendizagem profunda que processam dados que descrevem eventos, e então usar o que aprenderam para prever o comportamento futuro. Neste novo esforço, os pesquisadores aplicaram essa estratégia ao comportamento canino. O objetivo deles era construir um sistema de IA que pudesse responder de maneira semelhante a um cão em determinadas circunstâncias. Para atingir esse objetivo, eles fixaram uma série de sensores em um malamute chamado Kelp M. Redmon. Eles colocaram uma GoPro e um microfone em sua cabeça, sensores de inércia em seu corpo, pernas e cauda, e uma unidade Arduino nas costas para coletar e processar os dados conforme eles entram. Em seguida, eles deixam o cachorro fazer as coisas do cachorro, como brincar no parque.
O sistema de IA foi configurado para atingir três objetivos principais:prever movimentos futuros, planeje uma tarefa e aprenda com o comportamento do cão. A ideia era fazer com que o sistema aprendesse a prever o que um cão faria a seguir em um determinado cenário, como ao avistar um esquilo. Para imitar um cachorro, o sistema precisaria criar um plano de ação para realizar os movimentos futuros previstos e, claro, tem que ser capaz de aprender como fazer as coisas do cão, aprendendo como um cão real as faz.
Em tudo, a equipe coletou 24, 500 quadros de vídeo, que foram sincronizados com os momentos do corpo e som. Eles usaram 21, 000 desses quadros para treinar seu sistema de IA e o resto para testá-lo. Eles relatam que o sistema funciona bem, superando as linhas de base em tarefas que consideraram desafiadoras. O sistema de IA não estava conectado a um cão-robô, mas essa é claramente a direção que a pesquisa está tomando - provavelmente não demorará muito para que os sistemas comportamentais de IA sejam vinculados a projetos que têm como objetivo fazer com que robôs parecidos com cães se movam como animais reais de maneiras úteis.
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