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Facebookは人工知能を学ぶための「鏡の世界」をつくります

ロボット執事の夢は近いようです - ここでは、あなたの手を伸ばすように見えます、そして、彼はあなたの目の前でドアを開けて、あなたの靴下を洗うために急ぎます。しかし、最初に我々は人間の環境で動くようにロボットを訓練する必要があります。このために、Facebookは人工知能にあらゆる種類の室内行動を教えるための信じられないほど現実的なシミュレータを作成しました。

仮想環境 - Atariゲームからシミュレータまで自動運転車は、自分の環境とどのように相互作用するかを車に教えるための有力なツールとなっています。主な理由の1つは、そのような環境によって、エージェントの環境を完全に制御できることです。現実の世界では、考慮する必要がある膨大な数の変数でいっぱいになっていますが、シミュレーションではすべての変数を知っているだけでなく、自由にカスタマイズできます。

それは価値があります。 制御されたシミュレーションの世界は、物理的なロボットがその後機能する環境とは大きく異なるため、正しく動作させるにはエージェントを数千から数百万回練習する必要があります。仮想環境はリアルタイムよりも何百倍も速くスクロールすることができ、何百もの実験を並行して操作するには、数百の新しいロボットやテスト環境ではなく、ほんの数コンピュータチップで済みます。

この問題に対する新しい解決策は、より現実的なデジタル環境を作り出すこと。つまり、シミュレーションで現実の世界を再現するほど、AIが調査対象のものを現実の世界に転送するのが容易になります。これはまさにFacebookの新しいレプリカデータベースセットの背後にある論理です。アパートや小売店を含むさまざまなインテリアスペースのための写実的な3Dミラー。

Facebookのレプリカ:人工知能を教える方法

レプリカのデータは直接抽出されました。HDビデオ、高精度深度データ、およびこれらすべての測定値の取得場所を記録する同時ローカライゼーションおよびマッピングシステム(SLAM)を組み合わせた、特別に設計されたビデオカメラを使用した現実の世界から。

このアプローチでは、反射的でさえも反映することができます再現が困難な表面や複雑な質感。さらに、Facebookのエンジニアは、さまざまなカテゴリのオブジェクトの色分けなど、データセット内のすべてのものに慎重にタグを付けました。その後、すべてのデータをHabitatシミュレータプラットフォームにダウンロードして、AIが探索できる3次元環境を作成できます。

同社はナビゲーションでAIを助けるだけでなく、また、データセットが拡張現実感(AR)の技術を向上させることができると期待しています。 AIが人々が占有する物理的空間をよりよく理解することができれば、デジタル投影と現実の世界を組み合わせることがより良いでしょう。

レプリカは完璧ではありませんが、これが最も理想的です。これまでモデル化されてきた人間の世界の鏡。そしてFacebookはほぼ確実にデータセットを拡大し充実させる計画を持っている。うまくいけば、これは私たちをロボット執事の夢に近づけるでしょう。

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