你擔心會統治人類的AI，目前正在學做狗……

AI要去學做狗?

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來自華盛頓大學和艾倫研究所的研究人員認為能學到不少知識呢！

他們最近訓練了神經網路來解釋，預測犬類的行為。研究結果表明，動物可以為人工智慧系統提供一個新的訓練數據來源，包括用於控制機器人的數據。

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為了訓練AI像狗一樣思考，研究人員首先需要大量的數據。

他們以視頻和動作信息的形式收集信息，而所有的信息都來自一隻名叫海帶的狗。包括狗頭上的GoPro相機拍攝的380個短片，還有綁在它的腿和身體上的感測器移動數據。從本質上講，對海帶運動的採集與好萊塢用動作捕捉來記錄演員動作的方式是一樣的。

有了這些信息，研究人員接下來便通過深度學習分析了海帶的行為。由此得到的神經網路可以預測狗在某些情況下會做什麼。例如，如果它看到有人扔一個球，它就會知道狗的反應是轉身追逐它。

該論文的主要作者Kiana Ehsani說，他們的AI的預測能力非常準確，但只適用於短時間內。換句話說，如果視頻顯示的是一組樓梯，那麼你可以猜到狗會爬上去。

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但之後的事情嘛……生活太過複雜，無法預測～

狗具備視覺識別能力，識別食物、障礙物、其他人類和動物的能力，一個訓練成狗的神經網路也表現得同樣聰明嗎?

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答案是肯定的——儘管只是在非常有限的能力範圍內。

研究人員對神經網路進行了兩項測試，要求它識別不同的場景（如室內、室外、樓梯、陽台）和「可行走的表面」。在這兩種情況下，神經網路都能夠使用狗的基本數據，相當精確地完成這些任務。

「狗狗非常善於發現哪裡可以行走——它們可以去哪裡，哪裡不可以，」 Ehsani說。「對於計算機來說，這是一項非常艱巨的任務，因為它需要大量的先驗知識。」這種知識可以是一個表面過於陡峭，無法行走，或者太尖銳，走起來不舒服。

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用這些規則來設計一個機器人是很費時間的，但是狗已經知道所有這些規則了。因此，通過觀察海帶的行為，神經網路學會了這些規則。換句話說，它是從狗身上學來的。

Ehsani說她想到的一件事就是用這個神經網路製造一隻機器狗。對於機器人來說，知道如何移動，追逐什麼東西，已經是一項艱巨的任務了。「它肯定會幫助我們建造一個更高效、更好的機器狗。」

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MIANZI JINGXUAN

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