Facebook bidro til å lage en AI-skattejakt som kunne føre til de første nyttige hjemmerobotene

Creative Mania, concheese fra substantivprosjektet | Erin Winick

Kunstig intelligens-programmer kan utvikle noe sårt tiltrengt sunn fornuft ved å konkurrere i skurvogner i virtuelle hjem fylt med simulerte salongbord, sofaer, lamper og andre hverdagslige ting.

Forskere ved Facebook og Georgia Tech utviklet utfordringen med åttejakt. Konkurransen krever at en virtuell agent leter etter noe i et simulert hjem etter å ha analysert et naturlig språkspørsmål. En agent ble tilfeldig plassert i rommet i et virtuelt hjem og spurte noe sånt som Hvilken farge er bilen? eller Hvor er salongbordet? Å finne svaret krever at en agent forstår spørsmålet og deretter utforsker det virtuelle rommet på leting etter det relevante objektet.

Målet er å bygge intelligente systemer som kan se, snakke, planlegge og resonnere, sier Devi Parikh , en informatiker ved Georgia Tech og Facebook AI Research (FAIR), som utviklet konkurransen sammen med sin kollega og ektemann, Dhruv Batra .

Parikh, Batra og deres samarbeidspartnere utviklet en agent som kombinerer flere forskjellige former for maskinlæring for å svare på spørsmål om et hjem. Agenten lærer også en rudimentær form for sunn fornuft ved å finne ut, gjennom mye prøving og feiling, de beste stedene å lete etter en bestemt gjenstand. For eksempel, over tid, lærer agenten at biler vanligvis finnes i garasjen, og den forstår at garasjer vanligvis kan bli funnet ved å gå ut foran eller bakdøren.

Tilnærmingen er avhengig av forsterkende læring , en form for maskinlæring inspirert av dyreatferd, samt imitasjonslæring, en teknikk som lar algoritmer lære ved observasjon. De virtuelle hjemmene ble skapt av forskere ved FAIR og UC Berkeley. Forskningen ble fremhevet under Facebooks årlige utviklerkonferanse i dag.

En agent som navigerer i et virtuelt hjem. Innebygd QA

Et økende antall forskere eksperimenterer med virtuelle miljøer for opplæring av AI-programmer. Tilnærmingen blir sett på som en måte å utvide intelligensen til AI og overvinne grunnleggende begrensninger. Selv om det har vært bemerkelsesverdig fremgang i kunstig intelligens i det siste, har det en tendens til å involvere datamaskiner som gjør en enkelt oppgave, som å gjenkjenne ansikter i bilder eller spille et brettspill. Dessuten er AI-programmer generelt trent på stillbilder i stedet for i 3D-innstillinger

Som tidlig AI-forskning viste , er det rett og slett ikke praktisk å håndkode slik kunnskap inn i et system (se AIs språkproblem). Så løsningen vil mest sannsynlig være at AI-programmer lærer slik kunnskap selv.

Microsoft har gitt ut et miljø kalt Malmo, som er basert på spillet Minecraft. Forskere ved Allen Institute for AI (Ai2) i Seattle utviklet en annen 3D virtuelt miljø for opplæring av AI-agenter. Dette miljøet reflekterer også grunnleggende fysikk, og det lar agenter utføre enkle handlinger. Ai2-forskerne har foreslått et lignende sett av naturlige språkutfordringer for agenter i deres miljø.

Roozbeh Mottaghi , hovedforskeren bak Ai2-prosjektet, sier at det er avgjørende for disse virtuelle miljøene å bli mer realistiske hvis vi vil at AI-agenter skal lære riktig inne i dem. Foreløpig er ikke dette veldig praktisk. Å designe et enkelt rom med et realistisk utseende kan ta måneder, og det er kostbart, sier han. Og å definere realistiske fysiske egenskaper for hvert objekt er svært utfordrende.

Relatert historie

Relatert historie Maskiner som virkelig forstår språk ville være utrolig nyttige. Men vi vet ikke hvordan vi skal bygge dem.

På kort sikt kan arbeidet bidra til å gjøre chatboter og personlige assistenter mindre stumme. Fremdriften med mer åpne oppgaver, som å forstå naturlig språk, har vært tregere. En maskin kan læres å gjenta mønstre i tekst, men å takle språkets tvetydighet krever vanligvis litt sunn fornuft kunnskap om den virkelige verden. Sunn fornuft utviklet ved å utforske virtuelle miljøer kan hjelpe chatbots og personlige assistenter til å snakke uten å gjøre så mange feil.

Facebook kjenner denne utfordringen på egenhånd. Selskapet lanserte en generell virtuell assistent, kalt M, i 2015. Men det var avhengig av at mennesker tok over når den underliggende programvaren ikke klarte å forstå en kommando eller spørring. Produktet tok aldri helt av, og det ble avviklet i fjor.

Forskningen kan også føre til mer futuristiske prosjekter. Tenk deg å be en Roomba om å støvsuge soverommet. Selv om maskinen kunne forstå stemmen din og se omgivelsene, har den ingen anelse om hva et soverom er, eller hvor et kan finnes. Men fremtidige hjemmeroboter kan bruke AI-programvare som har lært så enkle fakta om vanlige hjem ved å utforske mange virtuelle hjem først.

Vi er tydelig på vei inn i en tidsalder med hjelpemidler, sier Batra. Med henvisning til Amazons Echo-enhet og rykter om at selskapet jobber med en hjemmerobot, legger han til: Disse tingene vil utvikle øyne, og etter det vil de følge deg rundt.

gjemme seg