人类曾经设计过一项机器学习系统，它可以用来识别物体、进行导航以及识别面部表情。但是，尽管这套系统很复杂，它依然未达到能够模拟生物的程度（例如模拟狗）。不过，现在通过观察一条活生生的狗，科学家们能让人工智能系统学到了如何像狗一样进行活动和思考。这是一项由华盛顿大学（University of Washington）与艾伦人工智能研究所（Allen Institute for AI）共同合作研究所得到的成果，并且这项研究论文将在6月份发表在CVPR上。
为什么要做这项研究呢？简而言之，尽管我们已经花费了大量精力使人工智能能够识别物体以及捡取物品，但是关于“使AI理解自己所看到的东西，并且在真实世界中能够采取行动和执行任务”方面仍有难关。换言之，目前人工智能机器的“眼睛”依然只是摆设。
那么为什么选择模拟狗呢？因为它们是足够复杂的智能体，但是它们的目标和动机通常又都是未知的。换言之，狗显然是很聪明的生物，但是我们无法知道它们究竟在想些什么。
作为这一研究领域的初步尝试，研究小组试图通过近距离观察狗并将其行动与其所看到的环境结合起来，来建立一个能够精确预测这些行动的系统。
为了完成这一设想，他们在一条名为Kelp M. Redmon的爱斯基摩犬身上装上了一套基本的传感器。在Kelp’的额头上装有GoPro运动摄像头，在腿、尾巴和躯干上装有六个惯性测量单元用来判断所有东西的位置以及一个麦克风和Arduino电路板用来收集和存储数据。
他们记录了Kelp长时间的活动（在各种各样的环境中行走、翻找东西、在公园玩耍以及吃东西），并将这些活动跟Kelp所看到的东西进行了同步。他们因此得到了狗在环境中以自我为中心而进行活动的数据集，并且用这些数据对一个新的人工智能机器进行了训练。
这个人工智能机器能够根据自己所看到的一切（比如一个房间或者一条马路，又或者是从眼前飞过的皮球）来假设，如果自己是一条狗，那么在这些东西面前会做些什么。当然，不可能所有细节都被预测到，只要人工智能机器弄清楚它该如何移动以及移动到那里就已经是很大的进展了。
“它正在学如何移动关节行走，以及如何在行走和奔跑时绕过障碍物，” 研究人员之一的Hessam Bagherinezhad在一封电子邮件中解释道，“它还会学着追逐松鼠、跟着主人跑还有(和主人玩游戏时)追逐飞行的玩具。这些都是计算机视觉和机器人技术中的一些基本项目。我们正在努力通过为每个项目收集单独的数据，来使AI能够做到这些事情。”
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