Facebook hielp bij het opzetten van een AI-speurtocht die zou kunnen leiden tot de eerste bruikbare thuisrobots

Creative Mania, concheese van het Noun Project | Erin Winick

Programma's voor kunstmatige intelligentie zouden het broodnodige gezond verstand kunnen ontwikkelen door deel te nemen aan speurtochten in virtuele huizen vol met gesimuleerde salontafels, banken, lampen en andere alledaagse dingen.

Onderzoekers van Facebook en Georgia Tech ontwikkelden de speurtochtuitdaging. De wedstrijd vereist dat een virtuele agent iets zoekt in een gesimuleerd huis na het ontleden van een vraag in natuurlijke taal. Een agent zou willekeurig in de kamer van een virtueel huis worden geplaatst en iets vragen als Welke kleur heeft de auto? of Waar is de salontafel? Om het antwoord te vinden, moet een agent de vraag begrijpen en vervolgens de virtuele ruimte verkennen op zoek naar het relevante object.

Het doel is om intelligente systemen te bouwen die kunnen zien, praten, plannen en redeneren, zegt Devi Parikho , een computerwetenschapper bij Georgia Tech en Facebook AI Research (FAIR), die de wedstrijd samen met haar collega en echtgenoot ontwikkelde, Dhruv Batra .

Parikh, Batra en hun medewerkers een agent ontwikkeld die verschillende vormen van machine learning combineert om vragen over een huis te beantwoorden. De agent leert ook een rudimentaire vorm van gezond verstand door met veel vallen en opstaan ​​de beste plaatsen te vinden om naar een bepaald object te zoeken. Na verloop van tijd leert de agent bijvoorbeeld dat auto's meestal in de garage worden gevonden en begrijpt hij dat garages meestal kunnen worden gevonden door de voor- of achterdeur uit te gaan.

De aanpak is gebaseerd op versterkingsleren, een vorm van machinaal leren geïnspireerd door dierlijk gedrag, evenals imitatieleren, een techniek waarmee algoritmen leren door observatie. De virtuele woningen zijn gemaakt door onderzoekers van FAIR en UC Berkeley. Het onderzoek werd vandaag benadrukt tijdens de jaarlijkse ontwikkelaarsconferentie van Facebook.

Een agent die door een virtueel huis navigeert. belichaamde QA

Een groeiend aantal onderzoekers experimenteert met virtuele omgevingen voor het trainen van AI-programma's. De aanpak wordt gezien als een manier om de intelligentie van AI te verbreden en fundamentele beperkingen te overwinnen. Hoewel er de laatste tijd opmerkelijke vooruitgang is geboekt op het gebied van AI, hebben computers de neiging gehad om één enkele taak uit te voeren, zoals het herkennen van gezichten in afbeeldingen of het spelen van een bordspel. Bovendien worden AI-programma's over het algemeen getraind op stilstaande beelden in plaats van in 3D-instellingen

Als vroeg AI-onderzoek toonde aan , is het gewoon niet praktisch om dergelijke kennis met de hand in een systeem te coderen (zie het taalprobleem van AI). Dus de oplossing zal hoogstwaarschijnlijk zijn dat AI-programma's dergelijke kennis zelf leren.

Microsoft heeft een omgeving uitgebracht genaamd Malmo, die is gebaseerd op het spel Minecraft. Onderzoekers van het Allen Institute for AI (Ai2) in Seattle ontwikkelden een andere 3D virtuele omgeving voor het opleiden van AI-agenten. Deze omgeving weerspiegelt ook de basisfysica en stelt agenten in staat om eenvoudige acties uit te voeren. De Ai2-onderzoekers hebben voorgesteld een vergelijkbare reeks natuurlijke taaluitdagingen voor agenten in hun omgeving.

Roozbeh Mottaghi , de hoofdonderzoeker achter het Ai2-project, zegt dat het van cruciaal belang is dat deze virtuele omgevingen realistischer worden als we willen dat AI-agenten er goed in leren. Momenteel is dit niet echt praktisch. Het ontwerpen van één realistisch ogende kamer kan maanden duren, en het is kostbaar, zegt hij. En het definiëren van realistische fysieke eigenschappen voor elk object is een hele uitdaging.

Verwant verhaal

Verwant verhaal Machines die taal echt begrijpen, zouden ongelooflijk nuttig zijn. Maar we weten niet hoe we ze moeten bouwen.

Op korte termijn zou het werk kunnen helpen om chatbots en persoonlijke assistenten minder koppig dom te maken. De voortgang bij meer open taken, zoals het begrijpen van natuurlijke taal, is langzamer geweest. Een machine kan worden geleerd patronen in tekst te herhalen, maar om met de dubbelzinnigheid van taal om te gaan, is meestal enige kennis van de echte wereld nodig. Het gezond verstand dat is ontwikkeld door virtuele omgevingen te verkennen, kan chatbots en persoonlijke assistenten helpen om te praten zonder zoveel fouten te maken.

Facebook kent deze uitdaging uit de eerste hand. Het bedrijf lanceerde in 2015 een virtuele assistent voor algemene doeleinden, genaamd M. Maar het vertrouwde op mensen om het over te nemen wanneer de onderliggende software een opdracht of vraag niet begreep. Het product is nooit echt van de grond gekomen en is vorig jaar stopgezet.

Het onderzoek kan ook bijdragen aan meer futuristische projecten. Stel je voor dat je een Roomba vraagt ​​om de slaapkamer te stofzuigen. Zelfs als de machine uw stem zou kunnen verstaan ​​en zijn omgeving zou kunnen zien, heeft hij geen idee wat een slaapkamer is of waar deze te vinden is. Maar toekomstige thuisrobots kunnen AI-software gebruiken die zulke eenvoudige feiten over gewone huizen heeft geleerd door eerst veel virtuele huizen te verkennen.

We zijn duidelijk op weg naar een tijdperk van hulpmiddelen, zegt Batra. Verwijzend naar Amazon's Echo-apparaat en geruchten dat het bedrijf aan een thuisrobot werkt, voegt hij eraan toe: Deze dingen zullen ogen ontwikkelen en daarna zullen ze je volgen.

zich verstoppen