Ученые научили искусственный интеллект взвешивать объекты виртуального мира
Разработанная технология может использоваться для роботов, которые будут вынуждены передвигаться по неровной поверхности.
Разработчики из Google DeepMind научили искусственный интеллект (ИИ) определять характеристики объектов в виртуальном мире - в частности, их вес и количество. Чтобы понять, чем отличаются одни предметы от других, компьютеру пришлось вступить в непосредственное взаимодействие с ними. Исследователи рассказали о результатах своей работы в статье, опубликованной на сайте ArXiv.
Авторы новой работы создали систему искусственного интеллекта на базе LSTM-нейросети, которая научилась определять вес и количество находящихся перед ней объектов. Эта нейросеть представляет собой подвид рекуррентных нейросетей, для которых характерно наличие обратной связи. Для ее обучения исследователи создали два разных виртуальных мира, в которых компьютер мог взаимодействовать с окружающими его предметами.
В первом мире перед ИИ находилось четыре одинаковых по размеру кубика, масса которых определялась случайным образом и менялась каждый раз, когда эксперимент начинался заново. ИИ мог двигать кубики по вертикали, прикладывая к ним определенную силу (разработчики не снабжали его виртуальным манипулятором, он взаимодействовал с предметами "напрямую"). Главная задача компьютера заключалась в том, чтобы научиться находить самый тяжелый кубик. Если он успешно справлялся с заданием, то получал вознаграждение, если нет - штраф. После многократного повторения эксперимента ИИ "понял", что для того, чтобы правильно найти самый тяжелый кубик, необходимо предварительно поднять все кубики, и только потом давать ответ.
Во втором виртуальном мире перед ИИ лежали пять кубиков, из которых была построена башня. Часть кубиков стояли друг на друге, создавая единый блок, в то время как другие кубики лежали отдельно. Искусственный интеллект должен был определить, сколько перед ним находится предметов, также взаимодействуя с ними и получая в зависимости от своего ответа положительную или отрицательную обратную связь от окружающей среды. Со временем компьютер выбрал наилучшую стратегию определения правильного ответа: он стал разрушать башню и только потом оценивать количество всех кубиков.
Исследователи не говорят о практическом применении созданной ими системы, однако предполагают, что в будущем она может быть использована для роботов, которым, например, будет необходимо перемещаться по неровным поверхностям. Кроме того, система может пригодиться роботам-помощникам, которым придется взаимодействовать с окружающим миром - например, кухонным роботам или роботам-космонавтам.
