Zdi se, da so sanje o robotskem butlerju blizu - zdi se, zdaj iztegnite roko in on odhiti, da odpre vrata pred vami in opere nogavice. Najprej pa moramo usposobiti robote za krmarjenje v natrpanem človeškem okolju. Zato je Facebook ustvaril neverjetno realen simulator za poučevanje umetne inteligence vseh vrst notranjih dejavnosti.
Virtualna okolja - od iger Atari do avtomobilskih simulatorjev vožnje - so postala vodilno orodje za učenje avtomobilov, kako se sporazumevati s svojim okoljem. Eden glavnih razlogov je, da nam takšna okolja omogočajo popoln nadzor nad okolju povzročitelja. Resnični svet je zelo gneča z ogromnim številom spremenljivk, ki jih je treba upoštevati, vendar v simulaciji ne poznamo samo vseh spremenljivk, ampak jih lahko po želji prilagodimo.
Veliko stane. Svet nadzorovanega simulacije se zelo razlikuje od okolja, v katerem bo pozneje deloval fizični robot, zato morajo agenti vaditi tisoče ali milijone krat, da bi lahko pravilno ugotovili. V navideznem okolju je mogoče premikati sto krat hitreje kot v realnem času, stotine poskusov pa zahtevajo le nekaj računalniških čipov, ki se izvajajo vzporedno, namesto na stotine novih robotov in testnih okolij.
Nova rešitev tega problema je ustvariti vse bolj realistično digitalno okolje. Izhodišče je, da čim bližje bomo reproducirali resnični svet v simulaciji, lažje bo AI prenesel, kar se je naučil, v resnični svet. To je logika nove Facebook baze podatkov Replica: fotorealistično 3D ogledalo za različne notranjosti, vključno s stanovanjem in trgovino.
Replika s Facebooka: kako trenirati umetno inteligenco
Podatke za Replico smo črpali neposredno iz resničnega sveta s pomočjo posebej zasnovane video kamere, ki združuje HD video, visoko precizne globinske podatke ter hkratni sistem lokalizacije in preslikave (SLAM), ki beleži, od kod vse te meritve.
Promocijski video:
Ta pristop lahko celo odraža odsevne površine in zapletene teksture, ki jih je pogosto težko reproducirati. Poleg tega so Facebookovi inženirji skrbno označili vse v naboru podatkov, vključno z barvnim kodiranjem različnih kategorij predmetov. Vsi podatki se nato lahko naložijo na simulacijsko platformo Habitat in ustvarijo 3D-okolje, ki ga lahko AI raziskuje.
Podjetje ne pomaga le AI pri navigaciji, ampak tudi upa, da bo nabor podatkov izboljšal tehnologijo razširjene resničnosti (AR). Če lahko AI bolje razume fizične prostore, ki jih zasedajo ljudi, bi bilo bolje kombinirati digitalne projekcije z resničnim svetom.
Medtem ko Replika ni popolna, je najbolj popolno ogledalo človeškega sveta, kar jih je bilo kadarkoli modeliranih. In Facebook skoraj zagotovo načrtuje razširitev in obogatitev nabora podatkov. Upajmo, da nas to približa našim sanjam o robotskih batlerjih.
Ilya Khel
