211service.com
Om echt slim te worden, moet AI mogelijk meer videogames spelen
De nieuwste computerspellen kunnen fantastisch realistisch zijn. Verrassend genoeg kunnen deze levensechte virtuele werelden ook enige educatieve waarde hebben, vooral voor jonge AI-algoritmen.
Adrien Gaidon, een computerwetenschapper bij Xerox Onderzoekscentrum Europa in Grenoble, Frankrijk, herinnert zich hoe iemand de videogame speelde Moordenaars gelofte toen hij zich realiseerde dat het fotorealistische landschap van de game een handige manier zou kunnen zijn om AI-algoritmen over de echte wereld te leren. Gaidon test dit idee nu door zeer realistische 3D-omgevingen te ontwikkelen voor het trainen van algoritmen om bepaalde objecten of scenario's uit de echte wereld te herkennen.
Het idee is belangrijk omdat geavanceerde AI-algoritmen zich moeten voeden met enorme hoeveelheden gegevens om te leren een taak uit te voeren. Soms is dat geen probleem. Facebook heeft bijvoorbeeld miljoenen gelabelde foto's waarmee de algoritmen kunnen worden getraind die vrienden automatisch taggen bij het uploaden van afbeeldingen (zie Facebook maakt software die bijna net zo goed overeenkomt met gezichten als u). Evenzo legt Google enorme hoeveelheden gegevens vast met behulp van zijn zelfrijdende auto's, die vervolgens worden gebruikt om de algoritmen die die voertuigen besturen te verfijnen.
Maar de meeste bedrijven hebben geen toegang tot zulke enorme datasets, of de middelen om dergelijke data helemaal opnieuw te genereren.
Om die hiaten op te vullen, gebruikten Gaidon en collega's een populaire game-ontwikkelingsengine, genaamd Eenheid , om virtuele scènes te genereren voor het trainen van deep-learning-algoritmen - een zeer groot type gesimuleerd neuraal netwerk - om objecten en situaties in echte afbeeldingen te herkennen. Unity wordt veel gebruikt om 3D-videogames te maken en ontwikkelaars kunnen veel veelvoorkomende objecten gebruiken in hun creaties.
Een paper waarin het werk van het Xerox-team wordt beschreven, zal later dit jaar worden gepresenteerd op een computervisieconferentie. Door een virtuele setting te creëren en een algoritme veel variaties te laten zien vanuit verschillende hoeken en met verschillende belichting, is het mogelijk om dat algoritme te leren hetzelfde object te herkennen in echte afbeeldingen of videobeelden. Het leuke van virtuele werelden is dat je elk soort scenario kunt creëren, zegt Gaidon.
De groep van Gaidon bedacht ook een manier om een echte scène om te zetten in een virtuele door een laserscanner te gebruiken om een scène in 3D vast te leggen en die informatie vervolgens in de virtuele wereld te importeren. De groep was in staat om de nauwkeurigheid van de aanpak te meten door algoritmen die in virtuele omgevingen waren getraind te vergelijken met algoritmen die waren getraind met behulp van echte afbeeldingen die door mensen waren geannoteerd. De voordelen van simulatie zijn bekend, zegt hij, maar [we vroegen ons af], kunnen we virtual reality genereren die een AI voor de gek kan houden?
De onderzoekers van Xerox hopen de techniek in twee situaties toe te passen. Ten eerste zijn ze van plan het te gebruiken om lege parkeerplaatsen op straat te vinden met behulp van camera's die op bussen zijn gemonteerd. Normaal gesproken houdt dit in dat je veel videobeelden moet verzamelen en dat iemand handmatig lege ruimtes moet annoteren. Een enorme hoeveelheid trainingsgegevens kan automatisch worden gegenereerd met behulp van de virtuele omgeving die is gemaakt door het Xerox-team. Ten tweede onderzoeken ze of het kan worden gebruikt om meer te weten te komen over medische problemen met behulp van virtuele ziekenhuizen en patiënten.
De uitdaging van leren met minder gegevens is bekend bij computerwetenschappers en het inspireert veel onderzoekers om nieuwe benaderingen te verkennen, waarvan sommige geïnspireerd zijn door menselijk leren (zie Can This Man Make AI More Human?).
Ik vind dit een heel goed idee, zegt Josh Tenenbaum , een professor in cognitieve wetenschap en berekening aan het MIT, van het Xerox-project. Het is er een die wij en vele anderen in verschillende vormen hebben nagestreefd.