連日來AI系統(tǒng)通過像狗一樣思量來預(yù)測狗的行為向來一不斷的有小伙伴關(guān)注，不僅如此還衍生出了各大相關(guān)話題，那么跟著小編來看看AI系統(tǒng)通過像狗一樣思量來預(yù)測狗的行為以及它的相關(guān)資訊吧！

菲律賓馬尼拉-多年來，人們對人工智能(AI)系統(tǒng)進(jìn)行了培訓(xùn)，以執(zhí)行許多任務(wù)，例如識別物體和識別人臉，但還沒有達(dá)到模擬人類視為其最好朋友的高度智能的動物“狗”的復(fù)雜性。這一切都得益于西雅圖華盛頓大學(xué)的Kiana Ehsani和同事進(jìn)行的一項(xiàng)新研究，他們正在訓(xùn)練AI系統(tǒng)來解釋和預(yù)測狗的行為。

為此，研究人員首先以從一條狗捕獲的視頻和運(yùn)動信息的形式收集數(shù)據(jù)。這只狗的頭頂上裝有GoPro攝像頭，腿部和身體上裝有傳感器，從而過著日常生活。The Verge將這種設(shè)置比作運(yùn)動捕捉技術(shù)，目前流行的游戲和電影都在使用這些技術(shù)來記錄演員扮演計(jì)算機(jī)生成的角色。

然后，研究人員使用深度學(xué)習(xí)(一種可以從數(shù)據(jù)中識別模式的AI子集)來分析狗的行為。它將肢體的運(yùn)動數(shù)據(jù)和捕獲的視頻的視覺數(shù)據(jù)與各種犬類活動進(jìn)行匹配。這使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠預(yù)測狗在特定情況下會做什么。例如，如果有人要求狗玩取東西并扔了一個(gè)物體，則AI會知道狗的反應(yīng)就是追逐它。

有趣的是，研究人員發(fā)現(xiàn)，在沒有經(jīng)過編程的情況下，有限能力的AI拾取了關(guān)于世界的微妙事物。研究人員測試了得出的結(jié)果，表明AI能夠區(qū)分室內(nèi)和室外，并識別可以行走的地方。

Ehsani告訴The Verge：“我們的直覺是，狗真的很擅長追尋走路的地方-可以去哪里以及不可以去哪里。”對于計(jì)算機(jī)來說，這是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)，因?yàn)樗枰芏嘞闰?yàn)知識。用這種知識對AI進(jìn)行編程將很繁瑣，但是一只狗已經(jīng)知道它們?nèi)苛恕I基本上只是通過觀察狗的行為來了解所有這一切。

重要的是要注意，由Ehsani和她的同事創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或AI軟件絕不是狗的大腦或意識模型。

這項(xiàng)研究本身認(rèn)為，生活太多樣化了，以至于AI無法準(zhǔn)確地預(yù)測一切。AI所做的只是通過在給定數(shù)據(jù)中查找模式來學(xué)習(xí)規(guī)則集，這并不是什么新奇事。

最新消息是，這可能是AI首次向狗學(xué)習(xí)，這為AI系統(tǒng)提供了甚至使用其他高智能動物作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)源的可能性。人工智能可以從狗等動物那里學(xué)到一些直觀的知識，例如避開汽車和上樓梯，以使其在人類環(huán)境中發(fā)揮更好的作用。

我想到的一件事是養(yǎng)一只機(jī)器狗。對于機(jī)器人來說，要知道如何移動和去哪里，或者他們是否想追逐東西，已經(jīng)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。” Ehsani說。“這無疑將幫助我們構(gòu)建更高效，更好的機(jī)器狗。”–