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Apr 16, 2018 12:00 PM ET

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Los investigadores enseñan a AI a pensar como un perro y descubrir lo que saben sobre el mundo. Dicen que la IA entrenada en el comportamiento del perro podría ser útil para enseñar robots

iCrowdNewswire - Apr 16, 2018
Un niño extremadamente bueno, y no una IA.
Foto de Drew Angerer / Getty Images

¿Qué puede aprender la inteligencia artificial de los perros? Mucho, dicen los investigadores de la Universidad de Washington y Allen Institute for AI. Recientemente entrenaron redes neuronales para interpretar y predecir el comportamiento de los caninos. Sus resultados, dicen, muestran que los animales podrían proporcionar una nueva fuente de datos de entrenamiento para los sistemas de IA, incluidos los que se usan para controlar robots.

Para entrenar a AI para que piense como un perro, los investigadores primero necesitaron datos. Recolectaron esto en forma de videos e información de movimiento capturada de un solo perro, un Malamute llamado Kelp. Se tomaron un total de 380 videos cortos de una cámara GoPro montada en la cabeza del perro, junto con datos de movimiento de sensores en sus piernas y cuerpo. Esencialmente, Kelp se estaba grabando de la misma manera que Hollywood usa la captura de movimiento para grabar actores que juegan creaciones de CGI. Pero en lugar de que Andy Serkis diera vida a Gollum, estaban capturando a un perro que se ocupaba de su vida cotidiana: caminar, jugar a buscar e ir al parque.

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Una foto de Kelp the Malamute, que muestra la vista desde su GoPro montado en la cabeza y los datos del sensor de sus extremidades.

Con esta información en mano, los investigadores analizaron el comportamiento de Kelp utilizando el aprendizaje profundo. Esta es una técnica de IA que se puede usar para seleccionar patrones a partir de datos. En este caso, eso significaba unir los datos de movimiento de las extremidades de Kelp y los datos visuales del GoPro con diversas actividades para perros. La red neuronal resultante entrenada en esta información podría predecir qué haría un perro en ciertas situaciones. Si viera a alguien arrojando una pelota, por ejemplo, sabría que la reacción de un perro sería darse la vuelta y perseguirlo.

En declaraciones a The Verge , la autora principal del artículo, Kiana Ehsani, explicó que la capacidad de predicción de su sistema de IA era muy precisa, pero solo en ráfagas cortas. En otras palabras, si el video muestra un conjunto de escaleras, entonces puedes adivinar que el perro las escalará. Pero más allá de eso, la vida es demasiado variada para predecir. “Si el perro verá o no un juguete o un objeto que quiere perseguir, quién sabe”, dice Ehsani, un estudiante de doctorado de la Universidad de Washington.

Lo que es realmente inteligente, sin embargo, es lo que los investigadores hicieron a continuación. Tomando la red neuronal entrenada en el comportamiento del perro, querían ver si había aprendido algo más sobre el mundo que no habían programado explícitamente. Como explican en el documento, los perros “demuestran claramente la inteligencia visual, el reconocimiento de alimentos, obstáculos, otros seres humanos y animales, y rdquo; Entonces, ¿una red neuronal entrenada para actuar como un perro muestra la misma inteligencia?

Resulta que sí, aunque solo en una capacidad muy limitada. Los investigadores aplicaron dos pruebas a la red neuronal, pidiéndole que identificara diferentes escenas (por ejemplo, en el interior, al aire libre, en las escaleras, en un balcón) y “superficies transitables” (que son exactamente lo que parecen: lugares donde puede caminar). En ambos casos, la red neuronal pudo completar estas tareas con una precisión decente usando solo los datos básicos que tenía de los movimientos de un perro y su paradero.

“Nuestra intuición para esto fue que los perros son realmente buenos para encontrar dónde caminar, dónde pueden ir y dónde no”, dice Ehsani. “Esta es una tarea muy difícil para una computadora porque requiere mucho conocimiento previo”. Este conocimiento podría ser si una superficie es demasiado empinada para caminar o si es puntiaguda e incómoda. Sería mucho tiempo programar un robot con todas estas reglas, pero un perro ya las conoce todas. Entonces al observar el comportamiento de Kelp, la red neuronal aprendió estas reglas sin necesidad de que se las enseñen. En otras palabras, aprendió del perro.

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La red neuronal entrenada en los datos de Kelp pudo identificar con precisión “superficies transitables”.

Ahora, es importante incluir muchas advertencias aquí. El software creado por Ehsani y sus colegas no es de ninguna manera un modelo del cerebro de un perro o su conciencia. Todo lo que hace es aprender algunas reglas muy básicas a partir de un conjunto limitado de datos, es decir, donde a un perro le gusta caminar. Y como con cualquier otro sistema de inteligencia artificial, aquí no hay ningún razonamiento; el software simplemente busca patrones en los datos. Esto en sí mismo no es nuevo. Los investigadores siempre están entrenando sistemas de inteligencia artificial a partir de datos similares.

Pero, como señala Ehsani, esta parece ser la primera vez que alguien ha intentado aprender de un perro, y el hecho de que funcionó sugiere que los animales podrían ser una fuente útil de datos de entrenamiento. Después de todo, los perros saben muchas otras cosas que serían muy útiles para los robots. Como se ven los humanos, por ejemplo, o la diferencia entre un adulto y un bebé. Los perros saben para evitar los coches y cómo navegar escaleras, que son lecciones importantes para cualquier robot que necesita operar en un entorno humano.

Por supuesto, este documento es solo una demostración muy simple de cómo podemos aprender de los animales, y se necesita mucho más trabajo antes de que este paradigma sea productivo. Pero Ehsani dice que confía en que podría tener algunas aplicaciones muy útiles. “Una cosa inmediata que me viene a la mente es hacer un perro robot. Ya es una tarea difícil para un robot, saber cómo moverse y hacia dónde ir, o si quieren perseguir algo “, dice. “Esto definitivamente nos ayudaría a construir un perro robot más eficiente y mejor”.

Via iCrowdNewswire
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