Опубликован код AI2-THOR, платформы интерактивной виртуальной реальности для обучения ИИ

AI2-THOR — это интерактивная виртуальная среда для обучения ИИ, имитирующая домашнее пространство. Благодаря реалистичности платформы навыки, закрепленные в симуляции, переносятся в реальный мир наиболее точно. Код инструмента разработчики опубликовали в декабре 2017 года.

Особенности AI2-THOR

Большинство алгоритмов машинного обучения и специализированных нейросетей обучаются на пассивных наборах данных — изображениях и видео. Это плохо подготавливает алгоритмы к действиям в реальном мире. Один из разработчиков отметил, что виртуальные симуляции часто копируют среду из коммерческих видеоигр, передающих физику взаимодействия объектов недостаточно достоверно:

Задания, выполняемые в играх, сильно отличаются от того, что мы делаем каждый день, и адаптировать обученные таким образом модели к рутинным задачам очень сложно.

AI2-THOR передает реальный мир с его физикой и объектами, с которыми можно взаимодействовать. Первая версия, выпущенная в декабре 2017 года, включает в себя 120 сцен, основанных на четырех категориях помещений: кухни, гостиные, спальни и ванные. В комнатах расположены объекты (микроволновки, холодильники и шкафы), реагирующие на воздействия, так что ИИ понимает, что произойдет, если наткнуться на кушетку или постучать по стулу.

В симуляциях AI2-THOR модель искусственного интеллекта может практиковаться в обращении с виртуальными объектами тем способом, который наиболее соответствует взаимодействию объектов в реальном мире.

Планы на будущее

По словам разработчиков, построить реалистичный виртуальный мир с интерактивными объектами было сложно. В случае обычной микроволновки исследователи должны были проработать логику всех возможных состояний микроволновки в открытом и закрытом состояниях. Что говорить о более сложных взаимодействиях, которых требует, например, приготовление на кухне сэндвича?

Команда надеется продолжать добавлять новые свойства вроде физики твердого тела, которая позволила бы модели попрактиковаться в складывании простыней и взбивании подушки. Они также хотят добавить возможность моделям общаться между собой, чтобы координировать действия в заданиях, требующих коллективного вмешательства, например, при перетаскивании кушетки из одного конца комнаты в другой.