Các nhà khoa học cho biết kết quả thu được từ việc dạy AI học theo loài chó đã cung cấp một nguồn dữ liệu mới để phục vụ cho việc dạy AI sau này, cũng như dùng để điều khiển robot.
Để đào tạo AI nghĩ giống như một chú chó, đầu tiên các nhà nghiên cứu cần phải có dữ liệu. Họ thu thập chúng dưới dạng các video và các chuyển động được thu lại từ một chú chó dòng Malamute tên là Kelp. Tổng cộng có 380 video ngắn được chụp từ một camera GoPro gắn trên đầu của chú chó cùng với dữ liệu chuyển động từ cảm biến trên chân và thân. Cách thức này cũng tương tự như cách Holywood ghi lại chuyển động của diễn viên để tạo ra các hình ảnh mô phỏng bằng kỹ xảo máy tính.
chú cho được cắn camera GoPro trên đầu và các thiết bị theo dõi chuyển động ở bốn chân
Cô Kiana Ehsani, một thành viên của nhóm nghiên cứu, cho biết khả năng tiên đoán của hệ thống AI là rất chính xác, nhưng chỉ trong một giai đoạn ngắn. Nói cách khác, nếu video cho thấy các bậc cầu thang thì AI có thể đoán rằng con chó sẽ leo lên. Nhưng trên thực tế, cuộc sống không hề đơn giản như vậy. “Con chó thể nhìn thấy một thứ đồ chơi hoặc đồ vật mà nó muốn đuổi theo”, Ehsani nói. Cô Ehsani đang là nghiên cứu sinh lấy bằng Tiến sỹ tại Đại học Washington.
Những gì các nhà khoa học thực hiện tiếp theo là rất thú vị. Huấn luyện cho mạng nơ ron về hành vi của loài chó, họ muốn biết liệu AI đã học được điều gì khác về thế giới mà nó không được lập trình rõ ràng. Như các nhà khoa học đã giải thích trong bài báo, loài chó “thể hiện rõ trí thông minh qua thị giác, nó nhận biết thức ăn, các chướng ngại vật, con người và động vật khác”. Vậy liệu một mạng nơ ron được huấn luyện để hành động giống như loài chó có thể có trí thông minh như chúng không?
Hóa ra là Có – mặc dù chỉ trong một năng lực rất hạn chế. Các nhà khoa học đã thử hai bài test với mạng nơ ron, yêu cầu nó xác định các khung cảnh khác nhau (ví dụ như trong nhà, ngoài trời, trên cầu thang, trên ban công) và những mặt phẳng có thể đi lại. Trong cả hai bài test, mạng nơ ron đã hoàn thành với độ chính xác cao. Lưu ý là mạng nơ ron đã học được điều này qua các chuyển động và sự nhận biết của chú chó Kelp.
Cô Ehsani cho biết: “Những con chó rất giỏi trong việc tìm nơi có thể di chuyển được. Đối với máy tính, đây là một công việc rất khó khăn bởi nó cần rất nhiều dữ liệu đầu vào. Dữ liệu này có thể là bề mặt quá dốc để có thể đi bộ, hoặc nó có khe hở và di chuyển không thoải mái. Sẽ mất rất nhiều thời gian để lập trình cho một robot với tất cả quy tắc này. Nhưng loài chó lại biết tất cả. Vì vậy, bằng cách theo dõi hành vi của Kelp, mạng nơ ron đã học được quy tắc này mà không cần phải được dạy. Nói cách khác, nó đã học được từ con chó”.
ảnh minh họa (Rappler)
Mạng lưới nơ ron được huấn luyện về dữ liệu của Kelp đã có thể xác định chính xác “bề mặt có thể đi bộ”. Phần mềm do Ehsani và các cộng sự tạo ra không phải là một mô hình bộ não hay ý thức của một chú chó. Tất cả những gì AI đang làm là học một vài quy tắc rất cơ bản từ một tập dữ liệu giới hạn, tức là, nơi chú chó thích đi bộ.
Đây dường như là lần đầu tiên AI thử học hỏi từ một chú chó, và thực tế cho thấy động vật có thể là một nguồn dữ liệu huấn luyện hữu ích, đặc biệt nếu áp dụng cho lập trình robot.
Nếu suy nghĩ giống như chú chó, AI sẽ biết được con người trông giống như thế nào, hoặc sự khác biệt giữa một người lớn và một đứa trẻ. Chó biết các tránh xe ô tô và làm thế nào để đi lên cầu thang. Đây là những bài học quan trọng đối với bất kỳ con robot nào hoạt động trong môi trường có con người.
