Специалисты в области информационных технологий и программисты из университета Бонна, Германия, разработали программное обеспечение, способное "заглянуть в будущее" на несколько минут времени. Эта программа была предварительно обучена на ряде видеороликов, демонстрирующих самые обычные повседневные действия человека, к примеру, процесс приготовления пищи. И после этого, получая на входе живое видео, снимаемое в реальном времени, эта программа с очень высокой точностью может предсказывать то, что будет делать человек в самом ближайшем времени.
Для того, чтобы пояснить цель создания такой программы, напомним нашим читателям, что издавна идеальным дворецким или слугой считался человек, способный почувствовать и предугадать желания своего нанимателя прежде, чем он произнесет их вслух. "Мы тоже хотим сделать так, чтобы программа смогла предугадывать действия человека, но мы не планируем ограничиваться минутами времени, в будущем "глубина предсказаний" может исчисляться часами вперед от текущего момента времени" - рассказывает профессор Юрген Галл (Jurgen Gall).
И эта будущая программа-предсказатель сможет управлять действиями бытового робота, к примеру, кухонного, подавая человеку нож, к примеру, именно в тот момент, когда он нему потребуется, или включив разогрев духовки в нужное время. Кроме этого, такой робот сможет даже предупредить человека, если тот по случайности пропустит какой-либо этап процесса приготовления конкретного блюда. А робот-пылесос, тем временем, занимается наведением порядка в других комнатах, зная, что на кухне во время готовки ему делать нечего.
Отметим, что человеческий мозг достаточно хорош в деле таких предсказаний, но для компьютера такая задача является весьма сложной и затратной по ресурсам. Поэтому исследователи из Германии и пошли по относительно новому пути. Вместо того, чтобы программировать это все напрямую, они взяли систему искусственного интеллекта с функциями глубинного обучения и самообучения и "скормили" этой системе 40 видеороликов, длительность которых в среднем равнялась 6 минут и на каждом из которых новый человек готовил свой вариант салата. Среднее количество действий, запечатленных в каждом видео, составляло около 20.
Компьютер, "просмотрел" все эти видео и выстроил в свое базе некую усредненную последовательность действий, вычислил время, затрачиваемое на каждое действий и т.п. Эта задача только с первого взгляда кажется простой, но на самом деле каждый человек при готовке использует собственный подход, а последовательность его действий диктуется еще и рецептом блюда.
После обучения программа начала работать так хорошо, что удивила даже своих создателей. "Короткие прогнозы, по времени вкладывающиеся во время изученных видеороликов, имели точность не менее 40 процентов. Но как только мы увеличили глубину предсказаний, и она вышла за временные рамки, точность резко упала" - рассказывает профессор Галл, - "Однако и в некоторых таких случаях у компьютера получалось выдать достаточно точный прогноз".
Вся работа, проделанная исследователями, является лишь первым шагом на пути создания универсальных прогнозирующих систем. Исследователи также заметили, что качество работы их системы значительно снижается, если для ее обучения используются не подготовленные специально для этого видеоролики и компьютеру приходится самостоятельно разбираться в том, что делает человек. Но в будущем, как надеются исследователи, технологии обучения и самообучения станут настолько совершенными, что достойно справятся и с выполнением такой сложной задачи.
