人工智慧系統學會了像狗一樣進行活動和思考

編輯 | 麻粒兒

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人類曾經設計過一項機器學習系統，它可以用來識別物體、進行導航以及識別面部表情。但是，儘管這套系統很複雜，它依然未達到能夠模擬生物的程度（例如模擬狗）。

不過，現在通過觀察一條活生生的狗，科學家們能讓人工智慧系統學到了如何像狗一樣進行活動和思考。這是一項由華盛頓大學（University of Washington）與艾倫人工智慧研究所（Allen Institute for AI）共同合作研究所得到的成果，並且這項研究論文將在6月份發表在CVPR上。

為什麼要做這項研究呢？簡而言之，儘管我們已經花費了大量精力使人工智慧能夠識別物體以及撿取物品，但是關於「使AI理解自己所看到的東西，並且在真實世界中能夠採取行動和執行任務」方面仍有難關。目前人工智慧機器的「眼睛」依然只是擺設。

那麼為什麼選擇模擬狗呢？因為它們是足夠複雜的智能體，但是它們的目標和動機通常又都是未知的。狗顯然是很聰明的生物，但是我們無法知道它們究竟在想些什麼。

作為這一研究領域的初步嘗試，研究小組試圖通過近距離觀察狗並將其行動與其所看到的環境結合起來，來建立一個能夠精確預測這些行動的系統。

為了完成這一設想，他們在一條名為Kelp M. Redmon的愛斯基摩犬身上裝上了一套基本的感測器。在Kelp』的額頭上裝有GoPro運動攝像頭，在腿、尾巴和軀幹上裝有六個慣性測量單元用來判斷所有東西的位置以及一個麥克風和Arduino電路板用來收集和存儲數據。

他們記錄了Kelp長時間的活動（在各種各樣的環境中行走、翻找東西、在公園玩耍以及吃東西），並將這些活動跟Kelp所看到的東西進行了同步。他們因此得到了狗在環境中以自我為中心而進行活動的數據集，並且用這些數據對一個新的人工智慧機器進行了訓練。

這個人工智慧機器能夠根據自己所看到的一切（比如一個房間或者一條馬路，又或者是從眼前飛過的皮球）來假設，如果自己是一條狗，那麼在這些東西面前會做些什麼。

當然，不可能所有細節都被預測到，只要人工智慧機器弄清楚它該如何移動以及移動到那裡就已經是很大的進展了。

「它正在學如何移動關節行走，以及如何在行走和奔跑時繞過障礙物，」 研究人員之一的Hessam Bagherinezhad在一封電子郵件中解釋道，「它還會學著追逐松鼠、跟著主人跑還有(和主人玩遊戲時)追逐飛行的玩具。這些都是計算機視覺和機器人技術中的一些基本項目。我們正在努力通過為每個項目收集單獨的數據，來使AI能夠做到這些事情。」

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