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人工智能除了学习像人一样思考,它还在尝试“像狗一样思考”

近日,华盛顿大学和艾伦人工智能(AI)研究所的团队开发了一种“新神经网络模型”——利用AI技术理解和预测狗的行为。研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬的运动数据,并训练AI系统实现三个目标:像狗一样行动,预测未来动作;像狗一样计划任务;从狗行为中学习。

也许你会问,我们为什么要理解狗的行为?众所周知,狗和人接触的时间长了以后,能根据人的指令做出特定动作,甚至有时候,狗能给人带来“我懂你”的默契感。但反过来,人们并不是很能了解狗的行为,如果通过AI能够了解并预测狗的行为,那么就可以大大增强人对动物的理解。

如何了解一只狗?首先,研究人员在狗的身上安装GoPro运动相机,也就是记录“狗眼中的世界”;此外,研究人员还在狗的四条腿和尾巴上安装传感器,用来传递狗自身的运动数据,这种方式和好莱坞特效中的动作捕捉技术差不多。以上这两种机器获取的内容叠加起来,就是狗每一天的活动数据。

有了数据,下一步要解决的就是怎样理解这些数据。根据论文介绍,研究人员采用了一种深度学习方式,比对分析狗的肢体动作和GoPro上记录的内容,由此产生的神经网络可以得知狗在什么样的动作下看到了什么,从而进一步预测狗的动作。

不过,论文的第一作者Kiana Ehsani说,AI系统的预测能力还无法做到百分百准确,比如狗狗看到楼梯,它会选择爬上去,但除此之外还会有其他无法预测的元素。狗和人一样,很多动作具有随机性,并不是所有行为都是经过周密的“理性思考”后做出的,因此,对于随机性动作并没有办法通过深度学习掌握。

除了理解狗、预测狗之外,这项研究还揭示了另一个重要结论——我们还能向狗学习AI技术。

要知道,在此之前,一般的机器学习系统都是以人的视角建立的。研究人员认为,既然狗能够聪明到识别出不同目标,那么神经网络也应该能通过训练达到这种程度。也就是说,AI通过分析狗的视觉、行动数据,进而学习到狗识别物体的规则和经验,以及采取行动并执行任务的能力。比如,可以识别出室内或者室外等不同场景,能够理解如何在不同的场景下行走,以及什么样的路线更合理等。

不过,这种学习也存在一定风险,毕竟AI是人工智能,而不是更像狗的机器,因此科学家需要对学习的范围和规则做出设定。如果有一天AI能够学有所成,那么我们无疑离更聪明的人工智能又近一步。

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180424C0M9I100?refer=cp_1026
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