Video dezvăluie provocările surprinzătoare ale predării A.I. să se îmbrace

Călătorind într-o cămașă de tee ar putea fi una dintre puținele sarcini pe care oamenii noștri sunt capabili să le facă chiar dacă suntem abia treji și încă zgâriat somnul din ochii noștri. Dar faptul că am învățat cum să ne îmbrăcăm (mai mult sau mai puțin) ne convingem cât de complexă este o serie de mișcări care trebuie să meargă de la a fi în pieptul de a fi îmbrăcați suficient pentru a ieși din ușă.

O persoană care înțelege acest lucru, precum oricine este Alex Clegg, un doctorat la doctorat. student la Institutul de Tehnologie din Georgia, care sa concentrat pe folosirea învățării mașinilor pentru inteligența artificială, cum să se îmbrace. După cum spune el Invers, în timp ce A.I. este suficient de inteligent pentru a prezice care pacienți vor primi septicemie sau cum să provoace campionii mondiali în jocuri de strategie complexe, mașinile de predare cum să pună pe o cămașă sa dovedit a fi un obiectiv evaziv.

"Stofa este complexă", explică el într-un e-mail. "Poate răspunde imediat și drastic la mici schimbări în poziția corpului și de multe ori constrânge mișcarea … Îmbrăcămintea are de asemenea tendința să se plieze, să se lipiască și să se agațe de corp, făcând senzația haptică sau atingerea esențială pentru sarcină".

Deci, de ce, exact, e un computer care încearcă să descopere cum ne comparăm dimineața? Clegg a explicat că există câteva posibile cereri pentru A.I. care înțelege arta înșelătoare, aparent simplă, de îmbrăcare. Pe termen scurt, concluziile lui Clegg ar putea fi folosite pentru a accelera într-o zi procesul de realizare a animațiilor 3D realiste. Dar, mai important, aceste informații pot ajuta la crearea de roboți asistivi care pot ajuta la îngrijirea ființelor umane tineri și bătrâni.

Cercetătorii au început prin predarea unui computer cum să stăpânească un braț în mânecă. În lucrarea care va fi prezentată la viitoarea conferință SIGGRAPH Asia 2018 privind grafica computerelor în luna decembrie, Clegg și colegii săi au explicat tehnica exactă pe care au folosit-o, un tip de învățare mecanică denumită "învățare profundă întărită".

Scopul învățării profund întărite este de a încerca și de a preda roboții cum să realizeze anumite mișcări și sarcini prin faptul că le fac din nou și mereu. În cazul dressing-ului A.I., echipa lui Clegg a avut A.I. să observăm mediul virtual al procesului, să îl replicăm și apoi să îl răsplătim când pare să fie pe drumul cel bun.

Clegg a explicat că a durat sute de mii de încercări pentru ca personajul animat în formă de cârnați să se dezvolte pentru a învăța cum să îmbrăcați o jachetă sau un tricou. La urma urmei, botul lor a trebuit să învețe cum să perceapă atingerea, astfel încât să poată forța cămașa atunci când avea nevoie. În plus, au fost, de asemenea, necesare pentru a încorpora un motor de fizică pentru a face simularea cât mai exactă vieții.

În cele din urmă, fiul lui Clegg, stângaci, animat, a reușit să învețe cum să-și facă cămașa, chiar dacă este puțin inelegant. Totuși, rezultatele pot fi cele mai utile ca dovadă a conceptului de învățare cât de profundă poate fi utilizată pentru rezolvarea problemelor nuanțate.

"Este interesant să ne imaginăm o serie de probleme pe care le putem rezolva cu învățare profundă consolidată", spune el. "Așteptăm cu nerăbdare să continuăm să lucrăm pentru a permite robotică și pentru a găsi soluții la mari probleme care afectează viața de zi cu zi a atâtor oameni".

Conversia rezultatelor constatărilor din acest studiu pentru a lucra cu robotica va face un pic mai mult de lucru pentru a armoniza atât aspectele legate de software și hardware. Dar concluziile lui Clegg prezintă o cale pentru cercetătorii care sunt interesați să-și elibereze îngrijitorii de robot futurist de limitările lor actuale.