Os robôs virtuais mudaram para uma plataforma de elite dedicada a intensificar seu jogo. A plataforma é apelidada de AI Habitat.

Isso é um crédito dos pesquisadores do Facebook, que reconhecem que os agentes precisam de ambientes mais realistas para funcionar bem enquanto navegam do quarto para os corredores, pelos corredores do museu, fora e movendo-se nas lojas.

Observadores de tecnologia, especialmente aqueles que cobrem o vasto tópico da inteligência artificial, tenho observado o progresso de algo chamado AI Habitat. É um abrir plataforma para pesquisa de IA incorporada.

No blog do Facebook AI, os autores disseram que era parte do esforço da IA ​​do Facebook para criar sistemas "menos dependentes de grandes conjuntos de dados anotados usados ​​para treinamento supervisionado. À medida que mais pesquisadores adotam a plataforma, podemos desenvolver coletivamente técnicas de IA incorporadas mais rapidamente, além de perceber os maiores benefícios de substituir os conjuntos de dados de treinamento de ontem por ambientes ativos que refletem melhor o mundo no qual estamos preparando os assistentes de máquina para operar. "

Will Knight em MIT Technology Review disse que "Considerando que outros motores de simulação funcionam a cerca de 50 a 100 frames por segundo, O Facebook diz que AI Habitat tem mais de 10 anos, 000 quadros por segundo, o que torna possível testar os agentes de IA rapidamente. "

Seu objetivo é permitir o treinamento de agentes de IA incorporados, robôs virtuais em um simulador 3D fotorrealístico, antes de transferir as habilidades aprendidas para a realidade.

Mas espere, recue um pouco e faça uma pausa. Nós realmente entendemos o que eles estão falando, ao usar a frase "IA incorporada?" Sua explicação mais completa em um blog de IA é feita por dois cientistas pesquisadores e dois engenheiros pesquisadores. Os quatro esclarecem o que pretendem fazer no Habitat.

De um robô solicitado a pegar um telefone da mesa no andar de cima a um dispositivo que ajuda os deficientes visuais a navegar em um sistema de metrô desconhecido, a próxima geração de assistentes movidos a IA precisará demonstrar uma variedade de habilidades. Muitos pesquisadores acreditam que a maneira mais eficaz de desenvolver essas habilidades é se concentrar na IA incorporada, que usa ambientes interativos para treinar sistemas de solo no mundo real, em vez de depender de conjuntos de dados estáticos.

Esta equipe da Habitat também falou sobre o Desafio Habitat. No Desafio, os agentes carregados são avaliados em ambientes invisíveis para testar a generalização.

"Ao contrário dos desafios tradicionais, onde as pessoas carregam previsões com base em uma tarefa relacionada a um determinado benchmark, como ImageNet ou VQA, "de acordo com uma postagem do blog, "este exigia que os participantes carregassem o código. O código foi executado em novos ambientes que seus agentes não tinham visto antes."

A Habitat-API é descrita no GitHub como uma "biblioteca modular de alto nível para treinar agentes de IA incorporados em uma variedade de tarefas, ambientes, e simuladores. "

A API Habitat é um simulador 3D "com agentes configuráveis, vários sensores, e manipulação de conjunto de dados 3D genérico. "

Amrita Khalid, Engadget , ficou impressionado com as simulações fotorrealistas em 3D de uma sala de estar com seus detalhes nítidos e como tudo era "real", até o lance de textura de veludo no sofá e o espelho refletivo da parede:"A simulação de réplica de uma sala de estar tem o objetivo de capturar todos os detalhes sutis que se podem encontrar em uma sala de estar real."

Khalid relatou que o Facebook Reality Labs lançou o conjunto de dados de espaços de amostra fotorrealistas apelidados de Replica. Alguns pesquisadores já testaram o Replica e o AI Habitat, disse Khalid. "O Facebook AI hospedou recentemente um desafio de navegação autônoma na plataforma."

Replica é um projeto de pesquisa criado pelo Facebook Reality Labs. O Replica é descrito como uma recriação foto-realista de 18 espaços de amostra, como uma sala de conferências de escritório e uma casa de dois andares, criado por pesquisadores. A réplica pode ser carregada no AI Habitat. "Ao treinar um robô de IA para responder a um comando como 'trazer minhas chaves' em uma simulação 3D Replica de uma sala de estar, pesquisadores esperam um dia que ele possa fazer o mesmo com robôs físicos em uma sala de estar da vida real. "

Como Will Knight disse em MIT Technology Review , o resultado desejado seria "para que seus algoritmos de IA possam aprender como o mundo real funciona." Isso poderia fazer, em teoria, robôs e chatbots mais inteligentes.

A equipe do Facebook tem bons motivos para tudo isso ser importante:treinar esses robôs virtuais nesses espaços virtuais possibilita uma mudança de 'IA da internet' com base em conjuntos de dados estáticos para "IA incorporada onde os agentes agem em ambientes realistas, trazendo à tona a percepção ativa, planejamento de longo prazo, aprendendo com a interação, e manter um diálogo baseado em um ambiente. "

Uma área que poderia se beneficiar desses esforços de pesquisa pode ser a dos robôs domésticos que se adaptam a novas casas e tarefas personalizadas sem serem retreinados.

Knight fez uma observação sobre o panorama geral da IA:"A falta de bom senso é um problema gritante para os sistemas de IA de hoje. Ao contrário de uma pessoa, um chatbot ou robô não pode confiar em uma compreensão do mundo, coisas como física, lógica, e normas sociais - para descobrir a intenção de um comando ambíguo. "

Esses espaços virtuais podem ser carregados no novo AI Habitat, dentro do qual os programas de IA podem explorar e aprender. Os algoritmos serão primeiro treinados para reconhecer objetos em diferentes configurações. Mas com o tempo, Knight disse, eles devem construir algum entendimento de bom senso sobre as convenções do mundo físico - como o fato de que as tabelas normalmente suportam outros objetos.

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