Yibiao Zhao gir maskiner en følelse av fantasi

Justin Saglio

Selvkjørende biler har kommet langt, men de sliter fortsatt med å takle uventede situasjoner. Yibiao Zhao ønsker å endre det.

På MIT Technology Review' s EmTech-konferanse tirsdag fremhevet Zhao, medgrunnleggeren av iSee, en MIT-spin-off, begrensningene ved eksisterende maskinlæringstilnærminger for selvkjørende biler – som er basert på mønstergjenkjenning – og skisserte arbeidet hans med et nytt sett med algoritmer som søker å etterligne menneskers instinktive forståelse av den fysiske verden. (Se også vår tidligere dekning av Zhaos arbeid: Endelig en førerløs bil med litt sunn fornuft.)

Når vi ser noe i bare noen få sekunder mens vi kjører, kan vi raskt utlede intensjonen til sjåføren foran oss, sa Zhao. Vi vil at biler skal ha samme prediksjonsevne.

For å gi dem det, har Zhao og hans kolleger trukket på noe av deres tidligere forskning inspirert av kognitiv vitenskap. Det inkluderte å lære en robot hvordan man knekker en mutter ved hjelp av en hammer, og deretter ta bort hammeren og få roboten til å velge det nest mest passende verktøyet fra et tilfeldig utvalg.

Målet var å gi roboten den samme dype forståelsen av egenskapene til verktøy som et menneske, sa Zhao.

Arbeidet hans kan føre til fremskritt på felt utover autonome biler. Zhao har også vært involvert i et regjeringsprosjekt (sponset av Defense Advanced Research Projects Agency) for å utvikle roboter som intuitivt kan forstå intensjonene til soldater de er sammen med på slagmarken.

gjemme seg