Facebook ayudó a crear una búsqueda del tesoro de IA que podría conducir a los primeros robots domésticos útiles

Creative Mania, conqueso del Noun Project | erin winick

Los programas de inteligencia artificial podrían desarrollar un sentido común muy necesario al competir en búsquedas del tesoro dentro de hogares virtuales llenos de mesas de café, sofás, lámparas y otras cosas cotidianas simuladas.

Los investigadores de Facebook y Georgia Tech desarrollaron el desafío de la búsqueda del tesoro. El concurso requiere que un agente virtual busque algo en un hogar simulado después de analizar una pregunta en lenguaje natural. Se colocaría a un agente en la habitación de una casa virtual al azar y se le preguntaría algo como ¿De qué color es el auto? o ¿Dónde está la mesa de café? Encontrar la respuesta requiere que un agente comprenda la pregunta y luego explore el espacio virtual en busca del objeto relevante.

El objetivo es construir sistemas inteligentes que puedan ver, hablar, planificar y razonar, dice Devi Parij , científica informática de Georgia Tech y Facebook AI Research (FAIR), que desarrolló el concurso con su colega y esposo, Dhruvbatra .

Parikh, Batra y sus colaboradores desarrolló un agente que combina varias formas diferentes de aprendizaje automático para responder preguntas sobre una casa. El agente también aprende una forma rudimentaria de sentido común al descubrir, a través de muchas pruebas y errores, los mejores lugares para buscar un objeto en particular. Por ejemplo, con el tiempo, el agente aprende que los automóviles generalmente se encuentran en el garaje y comprende que los garajes generalmente se pueden encontrar saliendo por la puerta delantera o trasera.

El enfoque se basa en el aprendizaje por refuerzo, una forma de aprendizaje automático inspirada en el comportamiento animal, así como en el aprendizaje por imitación, una técnica que permite que los algoritmos aprendan mediante la observación. Los hogares virtuales fueron creados por investigadores de FAIR y UC Berkeley. La investigación se destacó hoy durante la conferencia anual de desarrolladores de Facebook.

Un agente navegando por un hogar virtual. Control de calidad incorporado

Un número creciente de investigadores está experimentando con entornos virtuales para entrenar programas de IA. El enfoque se considera una forma de ampliar la inteligencia de la IA y superar las limitaciones fundamentales. Si bien últimamente ha habido un progreso notable en la IA, ha tendido a involucrar a las computadoras que realizan una sola tarea, como reconocer rostros en imágenes o jugar un juego de mesa. Además, los programas de IA generalmente se entrenan en imágenes fijas en lugar de configuraciones 3-D.

Como Las primeras investigaciones de IA mostraron , simplemente no es práctico codificar a mano dicho conocimiento en un sistema (ver el problema de lenguaje de AI). Por lo tanto, lo más probable es que la solución sea que los programas de IA aprendan ese conocimiento por sí mismos.

Microsoft ha lanzado un entorno llamado Malmo, que se basa en el juego Minecraft. Investigadores del Instituto Allen para IA (Ai2) en Seattle desarrollaron otro Entorno virtual 3D para entrenar agentes de IA. Este entorno también refleja la física básica y permite a los agentes realizar acciones sencillas. Los investigadores de Ai2 han propuesto un conjunto similar de desafíos de lenguaje natural para los agentes en su entorno.

Roozbeh Mottaghi , el investigador principal detrás del proyecto Ai2, dice que es crucial que estos entornos virtuales se vuelvan más realistas si queremos que los agentes de IA aprendan correctamente dentro de ellos. Actualmente, esto no es realmente práctico. Diseñar una sola habitación de aspecto realista puede llevar meses y es costoso, dice. Y definir propiedades físicas realistas para cada objeto es muy desafiante.

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A corto plazo, el trabajo podría ayudar a que los chatbots y los asistentes personales sean menos tozudos. El progreso en tareas más abiertas, como la comprensión del lenguaje natural, ha sido más lento. Se puede enseñar a una máquina a repetir patrones en el texto, pero lidiar con la ambigüedad del lenguaje generalmente requiere cierto conocimiento del sentido común del mundo real. El sentido común desarrollado al explorar entornos virtuales podría ayudar a los chatbots y asistentes personales a conversar sin cometer tantos errores.

Facebook conoce este desafío de primera mano. La compañía lanzó un asistente virtual de propósito general, llamado M, en 2015. Pero dependía de los humanos para hacerse cargo cuando el software subyacente no entendía un comando o una consulta. El producto nunca despegó realmente y se suspendió el año pasado.

La investigación también puede alimentar proyectos más futuristas. Imagina pedirle a un Roomba que vaya a aspirar el dormitorio. Incluso si la máquina pudiera entender su voz y ver su entorno, no tiene idea de qué es un dormitorio o dónde se puede encontrar uno. Pero los futuros robots domésticos podrían usar un software de inteligencia artificial que haya aprendido hechos tan simples sobre los hogares comunes al explorar primero muchos hogares virtuales.

Claramente nos dirigimos a una era de agentes de asistencia, dice Batra. Refiriéndose al dispositivo Echo de Amazon y los rumores de que la compañía está trabajando en un robot doméstico, agrega: Estas cosas desarrollarán ojos y luego te seguirán.

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