從狗身上，人工智能(AI)可以學到什么?由華盛頓大學和艾倫AI研究所組成的科研團隊表示：能學到的還真不少。團隊近日通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡來解釋和預測狗的行為。從實驗結(jié)果來，動物能夠為AI系統(tǒng)(包括如何控制機器人)的培訓數(shù)據(jù)提供新的來源。

　　為了培訓人工智能可以像狗一樣思考，研究人員首先需要的是大量的數(shù)據(jù)。因此團隊在一條名為Kelp的愛斯基摩狗上安裝了GoPro等相關(guān)設備，用于收集相關(guān)的視頻和運動信息。

　　團隊在狗的頭部安裝了GoPro攝像機，總共獲取了380個短視頻;而安裝在腿部和身體上的傳感器能夠檢測Kelp的相關(guān)運動數(shù)據(jù)。你可以將這套設備想象成拍攝好萊塢CGI大片時候用于捕捉演員肢體動作的那套設備。只不過這套設備用于收集Kelp的日程行為，包括日常的走路、奔跑、跳躍和玩耍等等。

　　通過收集的這些信息，研究人員使深度學習分析了Kelp的習慣，從而預判Kelp會在某些情況下做哪些事情。例如當看到有人投擲球的時候，該系統(tǒng)就會知道Kelp會進行追逐。

　　該論文的第一作者Kiana Ehsani向The Verge解釋道：他們的人工智能系統(tǒng)預測非常精準，但目前僅限于一些非常簡單的任務。例如當視頻中出現(xiàn)了一段階梯，那么該系統(tǒng)就會預測狗會爬上去。

　　然而，這項研究真正聰明的地方在于接下來的研究方向。根據(jù)狗行為培訓的神經(jīng)網(wǎng)絡，在沒有經(jīng)過明確編程的情況下是否能夠了解世界上的其他事情。例如狗能夠識別食物、障礙物、人類或者其他動物，那么這個人工智能在未來是否也能夠達到狗的智商水平?

　　事實證明是可能的。通過培訓之后團隊進行了兩項測試：確認不同的場景(例如室內(nèi)、室外、樓梯和陽臺等等)和“可行走的平面”(可以走路的地方)。在這兩項測試中，神經(jīng)網(wǎng)絡都能根據(jù)狗的行為數(shù)據(jù)，很精準的完成這些任務。