Facebook ayudó a crear un tesoro AI podría conducir a los primeros robots hogar útiles. Para hacer programas de IA más inteligentes, los investigadores están creando mundos virtuales para explorar.

Programas de inteligencia artificial podrían desarrollar algo necesitada de sentido común al competir en cazas del Tesoro dentro de casa virtual con simulado mesas, Sofás, lámparas y otras cosas todos los días.

Investigadores en Facebook y Georgia Tech desarrollaron el desafío de la búsqueda del tesoro. El concurso requiere un agente virtual para buscar algo en un hogar simulado después de analizar una cuestión de lenguaje natural. Agente sería colocado en la habitación de una casa virtual al azar y le preguntó algo como «¿de qué color es el coche?» o «¿Dónde está la mesa? Encontrar la respuesta requiere un agente comprender la pregunta y luego explorar el espacio virtual en busca del objeto pertinente.

“El objetivo es construir sistemas inteligentes que pueden ver, hablar, plan y razón,” dice Parikh Devi, un informático en el Georgia Tech y Facebook AI Research (FAIR), que desarrolló el concurso con su colega y marido, Dhruv Batra.

Parikh, Batra y sus colaboradores desarrollaron a un agente que combina diferentes formas de aprendizaje responder a preguntas sobre una casa de máquina. El agente también aprende una forma rudimentaria de sentido común por descubrir, a través de un montón de ensayo y error, los mejores lugares para buscar un objeto determinado. Por ejemplo, con el tiempo, el agente aprende que generalmente se encuentran los coches en el garaje, y entiende que talleres pueden encontrar yendo hacia fuera el frente o puerta de atrás.

El enfoque se basa en el refuerzo de aprendizaje, una forma de máquina de aprendizaje inspirado en comportamiento animal, así como la imitación que de aprendizaje, una técnica que permite algoritmos de aprender por observación. Las casas virtuales fueron creadas por los investigadores en la feria y UC Berkeley. La investigación puso de relieve de Facebook conferencia anual de desarrolladores hoy en día.

Un número creciente de investigadores está experimentando con entornos virtuales para la formación de programas de AI. El enfoque es visto como una manera de ampliar la inteligencia de AI y superar limitaciones fundamentales. Aunque ha habido notables avances en Ia últimamente, ha tendido a incluir computadoras haciendo una sola tarea, como reconocimiento de caras en imágenes o jugar un juego de mesa. Además, programas de AI generalmente entrenan en las imágenes fijas en lugar de en configuración 3-d

Como investigación de AI temprana demostrada, simplemente no es práctico a mano código dichos conocimientos en un sistema (véase “problema de la lengua del AI“). Así que la solución más probable es que para AI prog

carneros para aprender esos conocimientos por sí mismos.

Microsoft ha lanzado un entorno llamado Malmo, que se basa en el juego de Minecraft. Investigadores del Instituto Allen para la inteligencia artificial (Ai2) de Seattle desarrollaron otro entorno virtual 3-d para la formación de agentes de AI. Este ambiente refleja también física, y permite a los agentes a tomar acciones simples. Los investigadores Ai2 tienen propuestoun conjunto similar de problemas de lenguaje natural para los agentes en su medio ambiente.

Roozbeh Mottaghi, el investigador principal del proyecto de Ai2, dice que es crucial para estos entornos virtuales ser más realistas si queremos agentes AI que aprender correctamente en su interior. En la actualidad, esto no es realmente práctico. “Diseñar una habitación de aspecto realista podría tardar meses y es costosa”, dice. “Y es muy difícil definir propiedades físicas realistas para cada objeto”.

En el corto plazo el trabajo podría ayudar a hacer menos obstinadamente mudo chatbots y asistentes personales. Progreso en tareas más abiertas, como la comprensión del lenguaje natural, ha sido más lento. Una máquina se puede enseñar a repetir patrones en texto, pero lidiar con la ambigüedad del lenguaje generalmente requiere un conocimiento de sentido común del mundo real. El sentido común desarrollado por explorar entornos virtuales podrían ayudar a chatbots y asistentes personales conversan sin hacer tantos errores.

Facebook sabe este desafío de primera mano. La compañía lanzó a un asistente virtual para fines generales, llamado M, en el año 2015. Pero confió en los seres humanos para asumir el control cuando el software subyacente no se entiende un comando o consulta. El producto nunca despegó, y se suspendió el año pasado.

La investigación puede también alimentar en proyectos más futuristas. Imagine pedir un Roomba a vacío el dormitorio. Incluso si la máquina podría comprender su voz y ver su entorno, no tiene idea lo que un dormitorio es, o donde uno puede encontrarse. Pero futuro robots caseros pueden utilizar software de IA que ha aprendido estos hechos simples acerca de casas comunes por explorar un montón de casas virtuales primero.

“Nos dirigimos claramente en una época de agentes auxiliares,” dice Batra. Refiriéndose al dispositivo de eco y los rumores de que la compañía está trabajando en un robot casero de Amazon, añade, “estas cosas desarrollarán ojos, y después de le siguen alrededor de”.

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