Esta IA piensa como un perro

Todos los dueños de perros pueden dar testimonio de la poderosa inteligencia de sus amigos de cuatro patas. De hecho, muchos perros brindan servicios importantes, como guiar a las personas con discapacidad visual, encontrar personas perdidas u olfatear drogas y otro contrabando.

Estas habilidades están más allá incluso de la inteligencia artificial más poderosa. Y, sin embargo, los investigadores de IA todavía tienen que aprovecharlos para entrenar sistemas de IA para que sean más capaces.

Hoy eso cambia gracias al trabajo de Kiana Ehsani de la Universidad de Washington en Seattle y sus colegas, quienes recopilaron un conjunto de datos único sobre el comportamiento canino y lo usaron para entrenar un sistema de IA para tomar decisiones similares a las de un perro. Su enfoque abre una nueva área de investigación de IA que estudia las capacidades de otros seres inteligentes en nuestro planeta.

El equipo comienza construyendo una base de datos del comportamiento de los perros. Lo hacen equipando a un solo perro con unidades de medida inerciales en sus patas, cola y cuerpo para registrar su ángulo relativo y la posición absoluta del animal.

También colocaron una cámara GoPro en la cabeza del perro para grabar la escena visual, muestreada a una velocidad de cinco fotogramas por segundo, y un micrófono en la espalda del perro para grabar el sonido. Los datos fueron registrados por una unidad Arduino en la espalda del perro.

En total, el equipo recopiló unos 24.500 cuadros de video con datos sincronizados de movimiento y posición del cuerpo. Usaron 21 000 de estos marcos para entrenamiento de IA y el resto para validación y prueba del sistema de IA.

El equipo investigó cómo actuar como un perro, cómo planificar como un perro y cómo aprender de un perro.

En la primera tarea, el objetivo era predecir los movimientos futuros del perro a partir de una secuencia de imágenes. La IA hace esto mirando cuadros de video y estudiando lo que hizo el perro a continuación.

Al aprender de esta manera, el sistema se vuelve bueno para predecir con precisión los próximos cinco movimientos después de ver una secuencia de cinco imágenes. Nuestro modelo predice correctamente los futuros movimientos del perro al observar solo las imágenes que el perro observó en los pasos de tiempo anteriores, dicen Ehsani y compañía.

La tarea de planificación es un poco más difícil. El objetivo aquí es encontrar una secuencia de acciones que muevan al perro entre las ubicaciones de un par de imágenes dadas. La IA nuevamente aprende esto al estudiar las acciones asociadas con una amplia gama de cuadros de video secuenciales.

Una vez más, el sistema funciona bien. Nuestros resultados muestran que nuestro modelo supera estas líneas de base en la desafiante tarea de planificar como un perro tanto en términos de precisión como de perplejidad, dice el equipo.

La tarea final es aprender del comportamiento del perro. Una cosa que los perros aprenden es dónde pueden y no pueden caminar. Entonces, el equipo usa la base de datos para entrenar a la IA para que reconozca qué tipo de superficies son transitables y las etiquete en nuevas imágenes.

Ese es un trabajo interesante que muestra cómo los sistemas de IA pueden igualar ciertos tipos de desempeño animal. Nuestro modelo aprende de videos e información de movimiento centrados en el ego para actuar y planificar como lo haría un perro en la misma situación, dicen.

Por supuesto, hay mucho trabajo por delante. Por ejemplo, este trabajo recopila datos de un solo perro. Entonces, al equipo le gustaría estudiar los datos recopilados de una amplia gama de perros. Eso les permitiría comparar su comportamiento y comprender la inteligencia visual canina con más detalle.

Pero no hay ninguna razón por la que el enfoque deba limitarse a los perros. Habría mucho que aprender reuniendo conjuntos de datos similares para monos, animales de granja y todo tipo de animales en la naturaleza. Como lo expresaron Ehsani y compañía: Esperamos que este trabajo allane el camino hacia una mejor comprensión de la inteligencia visual y de los otros seres inteligentes que habitan nuestro mundo.

Ref: arxiv.org/abs/1803.10827 : ¿Quién soltó los perros? Modelado del comportamiento del perro a partir de datos visuales

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