Sharpweaver
Как инженер создал систему для воспитания котов с использованием искусственного интеллекта ( 5 фото )
Инженер компании Amazon Бен Хэмм создал интеллектуальную автоматическую затворку, с помощью которой отучил кота приносить домой мертвых птиц и грызунов.
Самообучаемая система распознает очертания кота, несущего в зубах очередную жертву, и на 15 минут закрывает калитку прямо перед его носом, после чего присылает фотографии Хэмму и отправляет пожертвование организации Audubon Society, занимающейся охраной птиц.
При её построении Хэмм использовал два компонента от Amazon: камеру DeepLens, предназначенную специально для экспериментов в сфере машинного обучения, и сервис Sagemaker, который позволяет клиентам покупать алгоритмы для машинного обучения у других программистов или создавать их самим, передает Би-би-си.
В системе применена разновидность машинного обучения под названием «обучение с привлечением учителя»: компьютер научили распознавать предметы в реальном мире через ярлыки, которые им присваивал человек. Когда таких примеров накопилось достаточно, машина сама научилась определять, какой предмет «видит».
Самой трудоемкой частью обучения машины закрывать калитку было фотографирование кота. Понадобились более 23 тысяч фото животного
Каждое из них нужно было промаркировать вручную, указав, есть ли на нем животное, приходит оно или уходит, и несет ли добычу, сведя их вот в таблицу.
Один из недостатков подобных систем в том, что для надежной работы им требуется сотни тысяч и даже миллионы фото.
Калитка тоже работает неидеально, признает Хэмм
За пять недель, рассказал он, его кот Метрик один раз был наказан несправедливо. Кроме того один раз из семи калитка впускала кота в дом с добычей в зубах.
Когда же другой инженер в Twitter предположил, что, возможно, эффективнее было бы просто переучить кота, Хэмм принялся защищать свою работу.
«Отрицательное подкрепление не работает на котах, и попробуйте придумать, как использовать награду, чтобы пресечь поведение, которое животное демонстрирует в три часа ночи каждые десять дней», — ответил Хэмм.
Самообучаемая система распознает очертания кота, несущего в зубах очередную жертву, и на 15 минут закрывает калитку прямо перед его носом, после чего присылает фотографии Хэмму и отправляет пожертвование организации Audubon Society, занимающейся охраной птиц.
При её построении Хэмм использовал два компонента от Amazon: камеру DeepLens, предназначенную специально для экспериментов в сфере машинного обучения, и сервис Sagemaker, который позволяет клиентам покупать алгоритмы для машинного обучения у других программистов или создавать их самим, передает Би-би-си.
В системе применена разновидность машинного обучения под названием «обучение с привлечением учителя»: компьютер научили распознавать предметы в реальном мире через ярлыки, которые им присваивал человек. Когда таких примеров накопилось достаточно, машина сама научилась определять, какой предмет «видит».
Самой трудоемкой частью обучения машины закрывать калитку было фотографирование кота. Понадобились более 23 тысяч фото животного
Каждое из них нужно было промаркировать вручную, указав, есть ли на нем животное, приходит оно или уходит, и несет ли добычу, сведя их вот в таблицу.
Один из недостатков подобных систем в том, что для надежной работы им требуется сотни тысяч и даже миллионы фото.
Калитка тоже работает неидеально, признает Хэмм
За пять недель, рассказал он, его кот Метрик один раз был наказан несправедливо. Кроме того один раз из семи калитка впускала кота в дом с добычей в зубах.
Когда же другой инженер в Twitter предположил, что, возможно, эффективнее было бы просто переучить кота, Хэмм принялся защищать свою работу.
«Отрицательное подкрепление не работает на котах, и попробуйте придумать, как использовать награду, чтобы пресечь поведение, которое животное демонстрирует в три часа ночи каждые десять дней», — ответил Хэмм.
Взято: Тут
90