Questo bot che gioca a Pictionary è un'enorme pietra miliare per l'A.I.

Come le nuove abilità Alexa sul tuo Amazon Echo, negli ultimi due decenni abbiamo visto l'A.I. acquisire gradualmente la capacità di migliorare l'umanità in un numero sempre maggiore di nostri amati giochi: Scacchi con Deep Blue nel 1997, Pericolo con IBM Watson nel 2011, Giochi Atari con DeepMind nel 2013, Andare con AlphaGo nel 2016, e così via. Almeno per il grande pubblico, ogni istanza trasforma il percorso astratto del progresso computazionale in uno sport per spettatori. Skynet sta diventando più intelligente. Come lo sappiamo? Perché dai un'occhiata al numero crescente di passatempi in cui può batterci in modo convincente.

Con questo background, non è poi così scioccante sentire che A.I. ora può esibirsi in modo convincente Piczionario, il gioco di indovinelli ispirato alle sciarade che richiede a una persona di disegnare un'immagine e ad altri di cercare di capire cosa hanno abbozzato il più rapidamente possibile.

Questo è ciò che i ricercatori dell’Università del Surrey nel Regno Unito hanno recentemente realizzato con la creazione di Pixelor, un “competitive sketching A.I. agente." Data una visuale concetto, Pixelor è in grado di disegnare uno schizzo riconoscibile (sia dagli esseri umani che dalle macchine) come soggetto previsto con la stessa rapidità - o addirittura più veloce - di un essere umano concorrente.

“La nostra I.A. l'agente è in grado di eseguire il rendering di uno schizzo da zero", Canzone Yi-Zhe, lettore di Computer Vision e Machine Learning presso il Center for Vision Speech and Signal Processing dell'Università del Surrey, ha dichiarato a Digital Trends. “Dategli una parola come “faccia” e saprà cosa disegnare. … Disegnerà un gatto diverso, un cane diverso, una faccia diversa, ogni volta. Ma sempre con la consapevolezza di come vincere il gioco Pictionary.

Costruire un maestro di Pictionary

Essere in grado di ridurre un'immagine complessa del mondo reale in uno schizzo è, di per sé, piuttosto impressionante. Ci vuole un certo livello di astrazione per guardare un volto umano e vederlo come un ovale con due ovali più piccoli per gli occhi, una linea per il naso e un semicerchio per la bocca. Nei bambini, la capacità di percepire un'immagine in questo modo dimostra, tra le altre cose, una fiorente comprensione cognitiva dei concetti.

Tuttavia, come per molti aspetti dell’intelligenza artificiale, spesso riassunti come Il paradosso di Moravec che “i problemi difficili sono facili e i problemi facili sono difficili”, è una sfida significativa per la macchina intelligenza, nonostante sia un'abilità basilare e insignificante per la maggior parte dei bambini di due anni bambini.

Non è una sfida irrisolvibile, però. Nel 2016, abbiamo scritto del lavoro di Song con uno strumento chiamato Sketch, una rete neurale ad apprendimento profondo in grado di riconoscere schizzi disegnati a mano e utilizzarli per cercare prodotti nella vita reale. Quella particolare rete è stata addestrata utilizzando un set di dati composto da circa 30.000 confronti di schizzi e foto, consentendole di essere in grado di riconoscere il modo in cui gli oggetti reali vengono presentati nel disegno a mano. Pixelor fa qualcosa di simile, ma può anche generare i propri disegni, anziché limitarsi a riconoscere quelli di altre persone.

Ma questo non basta per vincere Piczionario. Piczionario è un gioco a tempo in cui l'obiettivo non è solo disegnare, ad esempio, un gatto, ma disegnare un gatto con il minor numero di tratti possibile. Potresti essere il più grande artista del mondo ma, se ti ci vogliono 12 ore per disegnare un gatto perfetto, sei un terribile Piczionario giocatore.

Ciò significava costruire un'A.I. che potrebbe studiare gli esseri umani per vedere quali strategie usano per giocare bene a Pictionary. Come ha detto Song: “Quali sono gli elementi più importanti da disegnare per consentire ad altri giudici umani di essere in grado di indovinare? Vogliamo che il nostro disegno venga indovinato il prima possibile”.

Per fare ciò, i ricercatori hanno utilizzato QuickDraw, il più grande set di dati di schizzi umani disponibile fino ad oggi. Hanno quindi creato un algoritmo di ordinamento neurale che dà priorità all’ordine dei tratti che un artista deve eseguire; dando una rappresentazione indovinabile di un oggetto nel minor numero di righe possibile. Ciò significa suddividere gli schizzi in tratti, quindi mescolare l'ordine di questi tratti e testare i risultati fino a stabilire l'ordine preciso in cui devono essere disposti sulla carta.

Ad esempio, un artista potrebbe iniziare a disegnare un gatto tracciando un contorno circolare per la sua testa. Ma un cerchio potrebbe rappresentare un numero qualsiasi di cose, anche se sai che dovrebbe rappresentare una testa. Disegna due orecchie a punta, tuttavia, o due paia di baffi e il numero di potenziali cose che potresti disegnare si ridurrà molto, molto rapidamente. Queste informazioni vengono quindi utilizzate per istruire l'agente di sketch.

Song ha detto che il team potrebbe rilasciarne una versione rivolta al pubblico Piczionario-giocare a bot in modo che i giocatori umani possano provare a battere un'A.I. maestro. (Chi lo sa? Giocare con un esperto potrebbe anche aiutarti a migliorare il tuo Piczionario gioco.)

Più di quanto sembri

Tuttavia, Pixelor è molto più di un semplice bot per giocare. Proprio come un sistema informatico ha sia un'interfaccia a livello di superficie con cui interagiamo, sia un codice backend nascosto, così fanno anche tutte le principali soluzioni di intelligenza artificiale. una pietra miliare del gioco ha un ulteriore motivo. A meno che non stiano realizzando esplicitamente giochi per computer, i laboratori di ricerca non dedicano innumerevoli ore di lavoro alla costruzione gioco A.I. agenti solo per aggiungere un'altra voce alla lunga lista di cose che gli umani non sono più i migliori A. Lo scopo è sempre quello di far avanzare alcune parti fondamentali dell’A.I. risoluzione dei problemi.

Nel caso di Pixelor, l’obiettivo nascosto è quello di realizzare macchine che siano maggiormente in grado di capire cosa è importante per un essere umano in una scena particolare. Quando guardiamo un’immagine siamo subito in grado di riconoscere quali sono i dettagli più salienti.

Diciamo che stai tornando a casa dal lavoro. Anche se gli alberi lungo il lato della strada possono essere pittoreschi e il cartellone pubblicitario di un nuovo film potrebbe essere interessante, nessuno dei due è importante quanto il viso e il linguaggio del corpo della persona che potrebbe o meno essere sul punto di uscire di fronte Voi. Prima ancora che tu abbia elaborato consapevolmente le informazioni, il tuo cervello ha individuato i dettagli più importanti. Come si insegna a un computer a essere in grado di fare questo? Ebbene, a quanto pare un ottimo modo per farlo è vedere come gli esseri umani danno la priorità ai dettagli salienti e riconoscibili in un’immagine quando la disegnano.

“Non c’è conoscenza umana intrinsecamente incorporata nelle foto [solo]”, ha detto Song. “Ciò che vogliamo sono dati umani che possano darci segnali su come gli esseri umani comprendono un oggetto”.

Come notato, un bene Piczionario Il giocatore, come un buon pugile, conoscerà il minimo assoluto che deve fare per raggiungere un determinato obiettivo. Questo, in senso macro, è ciò che interessa a Yi-Zhe Song e ai suoi colleghi. Non è niente di così banale come far giocare un computer a un computer; significa far capire a un computer cosa è importante in certe scene e, si spera, essere in grado di generalizzare meglio.

Come tutto da auto a guida autonoma Poiché i robot sul posto di lavoro diventano sempre più comuni, questo è un compito essenziale da risolvere.

Un documento che descrive il lavoro sarà presentato al SIGGRAPH Asia 2020 a novembre.

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