Попут нових Алека вештина на вашем Амазон Ецхо-у, последњих неколико деценија смо видели А.И. постепено стекну способност да победимо човечанство у све више и више наших вољених игара: Шах са Дееп Блуе 1997, Опасност са ИБМ Ватсон-ом 2011, Атари игре са ДеепМинд-ом 2013, Иди са АлпхаГо-ом 2016, и тако даље. Барем за ширу јавност, свака инстанца претвара апстрактни пут компјутерског напретка у спорт за гледаоце. Скинет постаје све паметнији. Како знамо? Зато што погледајте све већи број забава у којима нас може убедљиво победити.
Садржај
- Изградња мајстора Пицтионари
- Више него на први поглед
Са том позадином, није превише шокантно чути да је А.И. сада може да делује убедљиво добро у Пицтионари, игра погађања речи инспирисана шарама која захтева од једне особе да нацрта слику, а од других да покушају да схвате шта су скицирали што је пре могуће.
Препоручени видео снимци
То је оно што су истраживачи са британског Универзитета у Сарију недавно урадили креирањем Пикелор-а, „конкурентног скицирања А.И. агент.” С обзиром на визуелно концепт, Пикелор је у стању да нацрта скицу коју могу препознати (и људи и машине) као предмет који му је намењен исто брзо – или чак брже – од човека такмичар.
Повезан
- Како би Нинтендо могао да користи А.И. да бисте донели 4К игре на Свитцх Про
- Директор Иакузе мисли да ће се еволуција ПС5 фокусирати на АИ. и машинско учење
„Наш А.И. агент може да прикаже скицу од нуле“, Ии-Зхе Сонг, читалац Компјутерског вида и машинског учења у Центру за визуелну обраду говора и сигнала на Универзитету у Сарију, рекао је за Дигитал Трендс. „Дајте му реч попут „лице“ и знаће шта да нацрта. … Сваки пут ће нацртати другу мачку, другог пса, другачије лице. Али увек са знањем како да победите у игри Пицтионари."
Изградња мајстора Пицтионари
Могућност да сложену слику стварног света сведете у скицу је сама по себи прилично импресивна. Потребан је ниво апстракције да бисте погледали људско лице и видели га као овал са два мања овала за очи, линијом за нос и полукругом за уста. Код деце, способност да се слика перципира на овај начин показује, између осталог, растуће когнитивно разумевање концепата.
Међутим, као и код многих аспеката АИ, често резимираних као Моравчев парадокс да су „тешки проблеми лаки, а лаки проблеми тешки“, то је значајан изазов за машину интелигенција — упркос чињеници да је то основна, неупадљива вештина за већину двогодишњака деца.
Међутим, то није нерешив изазов. Године 2016, писали смо о Сонговом раду са алатом под називом Скетцх, неуронском мрежом за дубоко учење која је била у стању да препозна ручно нацртане скице и користи их за тражење производа из стварног живота. Та посебна мрежа је обучена коришћењем скупа података који се састоји од око 30.000 поређења скица-фотографија, што јој је омогућило да препозна начин на који су стварни објекти представљени у ручном цртежу. Пикелор ради нешто слично, али такође може да генерише сопствене цртеже, уместо да само препознаје цртеже других људи.
Али то није довољно за победу Пицтионари. Пицтионари је временски изазовна игра у којој циљ није само нацртати, рецимо, мачку, већ нацртати мачку у што мање потеза. Могли бисте бити највећи уметник на свету, али ако вам треба 12 сати да нацртате савршену мачку, ужасан сте Пицтионари играч.
То је значило изградњу А.И. који би могао да проучава људе да види које стратегије користе да би добро играли Пицтионари. Као што је Сонг рекао: „Који су најважнији делови које треба нацртати да би се омогућило другим људским судијама да могу да погађају? Желимо да се наш цртеж погоди што је пре могуће.”
Да би то урадили, истраживачи су узели КуицкДрав, највећи скуп података о људским скицама који је до сада био доступан. Затим су направили алгоритам неуронског сортирања који даје приоритет редоследу потеза које уметник треба да направи; дајући претпоставку о објекту у што мањем броју редова. То значи разбијање скица у потезе, затим мешање редоследа ових потеза и тестирање резултата док се не утврди тачан редослед којим треба да буду постављени на папир.
На пример, уметник би могао да почне да црта мачку скицирајући кружни обрис њене главе. Али круг може бити било који број ствари, чак и ако знате да би требало да представља главу. Међутим, нацртајте два шиљаста уха или два сета бркова и број потенцијалних ствари које бисте могли да нацртате се смањује веома, веома брзо. Ове информације се затим користе за упућивање агента за скицирање.
Сонг је рекао да би тим могао објавити верзију овога за јавност Пицтионари- играње бот-а тако да људски играчи могу сами да победе А.И. мајстор. (Ко зна? Играње стручњака може чак помоћи да побољшате своје Пицтионари игра.)
Више него на први поглед
Међутим, Пикелор има више од још једног тривијалног бота за играње игара. Баш као што рачунарски систем има интерфејс на површинском нивоу са којим комуницирамо и позадински код испод хаубе, тако и сваки већи АИ. прекретница у игрању игре има скривени мотив. Осим ако експлицитно не праве компјутерске игрице, истраживачке лабораторије не троше безброј радних сати на градњу играње игрица А.И. агенти само да додају још један унос на велику листу ствари које људи више нису најбољи ат. Сврха је увек да унапреди неки фундаментални део А.И. Решавање проблема.
У случају Пикелора, скривени циљ је да направе машине које су у стању да схвате шта је важно за човека у одређеној сцени. Када погледамо слику, одмах можемо да кажемо који су најистакнутији детаљи.
Рецимо да се возите кући с посла. Док дрвеће поред пута може бити живописно, а билборд за нови филм може бити занимљив, ни једно ни друго није толико важно као говор лица и тела особе која ће можда, а можда и неће, изаћи испред ти. Пре него што сте чак и свесно обрађивали информације, ваш мозак је издвојио најважније детаље. Како научити рачунар да то може да уради? Па, испоставило се да је један сјајан начин да то урадите да видите како људи дају приоритет истакнутим препознатљивим детаљима на слици када је скицирају.
„Нема људског знања инхерентно уграђеног у фотографије [саме]“, рекао је Сонг. "Оно што желимо су људски подаци који нам могу дати сигнале о томе како људи разумеју објекат."
Као што је наведено, добро Пицтионари играч, као добар боксер, знаће апсолутни минимум који треба да уради да би постигао одређени циљ. Ово је, у макро смислу, оно до чега је Ји-Зхе Сонг и његове колеге стало. Није ништа тако тривијално као да натерате рачунар да игра игру; то је добијање компјутера да разуме шта је важно у одређеним сценама - и, надамо се, да буде у стању да боље генерализује.
Као и све од самовозећи аутомобили да роботи на радном месту постају све чешћи, ово је суштински задатак за решавање.
Рад који описује рад биће представљен на СИГГРАПХ Асиа 2020 у новембру.
Препоруке уредника
- Воиаге је А.И. рај за игре где ботови пишу правила
- Шах. Опасност. Иди. Зашто користимо игре као мерило за АИ?
- А.И. дизајнира ретро видео игре — и оне су изненађујуће добре
