Hunter
Játszani tanul a számítógép
Egy számítógép, ami megfigyelés és utánzás alapján tanul "kő, papír, ollót" játszani, olyan gépekhez vezethet, melyek képesek automatikusan megtanulni hogyan vehetnek észre egy betolakodót, vagy fontos karbantartási munkákat végezhetnek, állítják brit kutatók.
A Leeds Egyetem tudósai által kifejlesztett CogVis az emberi játékosokról készült videó- és hanganyagban fellelhető sémák keresésével tanítja magát arra, hogyan játssza a gyerekek körében közismert játékot, kialakítva saját "elméletét" a játékszabályokról. A régebbi mesterséges intelligencia programokkal ellentétben, melyek szigorúan előre bekódolt szabályok szerint utánozták az emberi viselkedést, a CogVis egy emberibb megközelítést alkalmaz, megfigyeléssel és utánzással tanul, nyilatkoztak a kutatók.
A régebbi megközelítés esetében igen sok probléma adódott, mivel a számítógépeknek gondot okozott, ha olyan szituációkkal találkoztak, melyek kívül estek az általuk ismert szabályokon. "Egy olyan rendszert, ami képes megfigyelni az eseményeket egy számára ismeretlen szituációban, majd tanulni és részt venni abban, akárcsak egy gyerek, már szinte az MI szent gráljának lehetne nevezni" - mondta Derek Magee, a Leeds Egyetem kutatója. "Feltehetően még nem sikerült megoldanunk ezt a kihívást, de úgy vélem legalább egy kis rést ütöttünk a nehézségeken."
A rendszert tavaly decemberben mutatták be, a Brit Számítógépes Szervezet (BCS) által támogatott eseményen, ahol elnyerte a Gépi Intelligencia Fejlődése díjat. A CogVis emberi jelentkezőket figyelt meg, akik a játékot kártyákkal játszották, melyek egy ollót, egy követ és egy papírdarabot ábrázoltak. Ezen felül a játékosoknak be kellett jelenteniük ha győztek, vagy esetleg döntetlennel végződött egy menet. Számos forduló megszemlélése után a CogVis képes volt pontosan megmondani minden játék végeredményét.
Chris Needham, a CogVis csapat egy másik tagja elmondta, a rendszer vizuális processzora elemzi a cselekményt azáltal, hogy elválasztja a mozgás és a tétlenség periódusait, majd kivonatolja a főbb jegyeket a színek és minták alapján. Ezeket a hangokkal kombinálva a rendszer az úgynevezett induktív logikai programozás alkalmazásával kifejleszt egy elméletet a játék szabályairól. "Nagyon meggyőző volt" - nyilatkozta Max Bramer, a brit Portsmouth Egyetem kutatója, a BCS MI csoportjának elnöke, aki szerint számtalan jövőbeli alkalmazása lehet a CogVisnak. "Nagyon jó kezdet, és szinte már rejtélyes, ahogy mindez kivitelezi."
"Az eredmény egy határozott tervorientált elmélet, ami közvetlenül a vizuális és hallási felfogóképességből adódik" - fejezte ki elismerését Stephen Muggleton MI szakértő, aki szerint a CogVis remekül egyesíti magában az MI kutatás különböző szálait a vizuális elemzéstől a logikai programozásig. Muggleton szerint azonban a legfőbb kihívást a bonyolultabb dolgok megtanulása jelenti majd a rendszer számára. "Érdekes lenne látni képes-e felnőni ez a rendszer összetettebb játékokhoz, mint az amőba vagy egy kezdő szintű dámajáték" - tette hozzá.
Letölthető videók:
A kártyajáték betanulása, Mpeg, 45 MB
A hangirányítás, Mpeg, 67 MB
Kártyajáték betanulása beszélő fejjel, avi, 27 MB
Játék élesben, wmv, 8 MB
A Leeds Egyetem tudósai által kifejlesztett CogVis az emberi játékosokról készült videó- és hanganyagban fellelhető sémák keresésével tanítja magát arra, hogyan játssza a gyerekek körében közismert játékot, kialakítva saját "elméletét" a játékszabályokról. A régebbi mesterséges intelligencia programokkal ellentétben, melyek szigorúan előre bekódolt szabályok szerint utánozták az emberi viselkedést, a CogVis egy emberibb megközelítést alkalmaz, megfigyeléssel és utánzással tanul, nyilatkoztak a kutatók.
A régebbi megközelítés esetében igen sok probléma adódott, mivel a számítógépeknek gondot okozott, ha olyan szituációkkal találkoztak, melyek kívül estek az általuk ismert szabályokon. "Egy olyan rendszert, ami képes megfigyelni az eseményeket egy számára ismeretlen szituációban, majd tanulni és részt venni abban, akárcsak egy gyerek, már szinte az MI szent gráljának lehetne nevezni" - mondta Derek Magee, a Leeds Egyetem kutatója. "Feltehetően még nem sikerült megoldanunk ezt a kihívást, de úgy vélem legalább egy kis rést ütöttünk a nehézségeken."
A rendszert tavaly decemberben mutatták be, a Brit Számítógépes Szervezet (BCS) által támogatott eseményen, ahol elnyerte a Gépi Intelligencia Fejlődése díjat. A CogVis emberi jelentkezőket figyelt meg, akik a játékot kártyákkal játszották, melyek egy ollót, egy követ és egy papírdarabot ábrázoltak. Ezen felül a játékosoknak be kellett jelenteniük ha győztek, vagy esetleg döntetlennel végződött egy menet. Számos forduló megszemlélése után a CogVis képes volt pontosan megmondani minden játék végeredményét.
Chris Needham, a CogVis csapat egy másik tagja elmondta, a rendszer vizuális processzora elemzi a cselekményt azáltal, hogy elválasztja a mozgás és a tétlenség periódusait, majd kivonatolja a főbb jegyeket a színek és minták alapján. Ezeket a hangokkal kombinálva a rendszer az úgynevezett induktív logikai programozás alkalmazásával kifejleszt egy elméletet a játék szabályairól. "Nagyon meggyőző volt" - nyilatkozta Max Bramer, a brit Portsmouth Egyetem kutatója, a BCS MI csoportjának elnöke, aki szerint számtalan jövőbeli alkalmazása lehet a CogVisnak. "Nagyon jó kezdet, és szinte már rejtélyes, ahogy mindez kivitelezi."
"Az eredmény egy határozott tervorientált elmélet, ami közvetlenül a vizuális és hallási felfogóképességből adódik" - fejezte ki elismerését Stephen Muggleton MI szakértő, aki szerint a CogVis remekül egyesíti magában az MI kutatás különböző szálait a vizuális elemzéstől a logikai programozásig. Muggleton szerint azonban a legfőbb kihívást a bonyolultabb dolgok megtanulása jelenti majd a rendszer számára. "Érdekes lenne látni képes-e felnőni ez a rendszer összetettebb játékokhoz, mint az amőba vagy egy kezdő szintű dámajáték" - tette hozzá.
Letölthető videók:
