Tundub, et unistused robot-ülestöötajast on lähedal - näib, siruta nüüd käsi ja ta tormab sinu ees ust avama ja su sokke pesema. Kuid kõigepealt peame rahvarohkes inimkeskkonnas liikumiseks robotid välja koolitama. Seetõttu on Facebook loonud uskumatult realistliku simulaatori tehisintellekti õpetamiseks igasugustele siseruumides läbiviidavatele tegevustele.
Virtuaalsest keskkonnast - Atari mängudest kuni isesõitvate autosimulaatoriteni - on muutunud juhtiv tööriist, mis õpetab autosid oma keskkonnaga suhtlema. Üks peamisi põhjuseid on see, et sellised keskkonnad annavad meile täieliku kontrolli agendi keskkonna üle. Päris maailm on väga rahvarohke koht, kus on vaja arvestada tohutul hulgal muutujaid, kuid simulatsioonis ei tea me mitte ainult kõiki muutujaid - saame neid soovi korral ka näpistada.
See maksab palju. Kontrollitud simulatsioonimaailm on väga erinev keskkonnast, milles füüsiline robot hiljem töötab, seega peavad agendid selle paremaks saamiseks harjutama tuhandeid või miljoneid kordi. Virtuaalseid keskkondi saab kerida sadu kordi kiiremini kui reaalajas ning sadu katseid vajavad paralleelselt töötamiseks vaid mõnda arvutikiipi, mitte sadu uusi roboteid ja testkeskkondi.
Selle probleemi uus lahendus on üha realistlikuma digitaalse keskkonna loomine. Põhimõte on see, et mida lähemale me simulatsioonis reaalset maailma reprodutseerime, seda lihtsam on AI-l õpitut reaalsesse maailma üle kanda. See on Facebooki uue andmebaasi Replica loogika: fotorealistlik 3D peegel mitmesuguste interjööride jaoks, sealhulgas korteri- ja jaekauplus.
Replica Facebookist: kuidas tehisintellekti treenida
Replica andmed koguti otse reaalsest maailmast, kasutades selleks spetsiaalselt loodud videokaamerat, mis ühendab HD-video, ülitäpseid sügavusandmeid ning samaaegse lokaliseerimise ja kaardistamise (SLAM) süsteemi, mis registreerib kõik need mõõtmised.
Reklaamvideo:
See lähenemisviis võib peegeldada isegi peegeldavaid pindu ja keerukaid tekstuure, mida on sageli keeruline paljundada. Lisaks on Facebooki insenerid hoolikalt märgistanud kõik andmestikus olevad andmed, sealhulgas erinevate kategooriate objektide värvikoodid. Seejärel saab kõik andmed laadida elupaikade simulatsiooni platvormile, et luua 3D-keskkond, mida AI saab uurida.
Ettevõte ei aita ainult AI-d navigeerimisel, vaid loodab ka, et andmestik saab parandada oma liitreaalsuse (AR) tehnoloogiat. Kui AI saab paremini aru inimeste hõivatud füüsilistest ruumidest, oleks parem ühendada digitaalsed projektsioonid reaalmaailmaga.
Ehkki koopia pole täiuslik, on see inimmaailma täiuslikum peegel, mida eales modelleeritud. Ja Facebookil on peaaegu kindlasti plaanis andmekogumit laiendada ja rikastada. Loodetavasti viib see meid lähenemiseni unenägudele robotnugadest.
Ilja Khel
