Facebook define uma nova tarefa para AI: guia turista virtual em torno de Nova York

Como você ensina computadores para compreender a linguagem — não apenas transcrever a fala humana, mas na verdade, compreender o que alguém está dizendo? É um dos grandes desafios do AI, e ainda não sabemos a melhor maneira de resolver o problema. Laboratório de pesquisa do Facebook AI, feira, tem uma ideia: ensinar AIs para compreender a linguagem por trazê-los para orientar turistas virtuais por Nova Iorque.

FEIRA está lançando o que ele chama de conversa a caminhada, um conjunto de dados projetado para ser usado por outros pesquisadores. É composto por três elementos: pequenos mapas dos bairros de Nova York (cada um par de blocos de largura), fotos de 360 graus dos mesmos locais e diálogos da amostra dos humanos guiando um ao outro ao redor destes bairros. Basicamente, é tudo o que precisa para ensinar um AI para enfrentar essa tarefa em si.

Isto pode parecer tudo um pouco estranho como um método de treinamento AI, mas o justo está batendo em um campo estabelecido de pesquisa conhecida como “aprendizagem de línguas aterrada” ou “encarna a aprendizagem.” Esta teoria diz que a única maneira que podemos ensinar AI para entender a língua como os seres humanos é levá-los a aprender como nós — no mundo real.

Falando para A beira, pesquisador justo Douwe Kiela compara atual métodos de treinamento para dar a alguém um dicionário de língua estrangeira e esperá-los para ensinar a mesmos. “Com o processamento de linguagem natural, o que nós tendemos a fazer é tomar um corpus grande como Wikipedia e [get AI] para procurar padrões estatísticos, que é muito diferente de como os seres humanos aprendem,” diz Kiela. “Os humanos aprenderam língua eficientemente porque nós podem se relacionar nossas experiências do mundo à nossa volta.”

Claro, pequenas fatias de New York City não são representante de todo o mundo. Mas a ideia é que se conseguirmos AI para ser bem sucedido nesta tarefa específica, o uso de pesquisadores técnicas será aplicável em outro lugar. Esta é uma forma estabelecida para o progresso da unidade em AI, e notáveis conjuntos de dados (como ImageNet) são muitas vezes creditados com empurrando todo o campo para a frente.

Pesquisadores da feira sugerem que as equipes tentam ensinar dois agentes AI para navegar seus mapas virtuais de Nova York. Um agente seria uma “turista”, que pode ver as fotos de 360 graus, mas não o mapa e o outro um “guia” que pode ver o mapa, mas não as fotos. Os agentes então tem de falar com um outro para estabelecer a localização dos turistas e ajudá-los a navegar para outro ponto no mapa. O turista iria procurar Marcos nas proximidades, como restaurantes, bares e lojas de café, e o guia lhes daria as direções.

Pense em falar do pé como um daqueles início jogos de aventura de fantasia onde você se depara com um corredor da masmorra, e você tem que fazer uma escolha como “Vá para o norte” ou “ir para o Sul” ou “virar”. Mas em vez de explorar uma masmorra para encontrar o tesouro, você está preso no distrito financeiro de Nova Iorque à procura de um cabeleireiro chamado Snip Dogg.

Os pesquisadores no justo dizer ainda não conseguiram criar agentes AI que podem resolver esse problema ainda. (Por que? “Porque é super difícil!” diz Kiela.) Mas eles esperam que as equipes para começar a construir robôs que podem guiar turistas virtuais com tipo de competência nos próximos anos. FEIRA estabeleceu resultados de linha de base para uma tarefa sub, conhecido como “localização”, que significa recebendo o turista AI para transmitir o guia AI onde estão no mapa.

A conversa global a tarefa de pé é um desafio porque combina tantos elementos diferentes de AI percepção e linguagem. Agentes precisam ser capazes de reconhecer seus arredors, transmitir essa informação e então interagir com o mundo. “O objetivo final é ter assistentes AI que entendem melhor os seres humanos, porque eles entendem o mundo melhor,” diz Kiela. “Isso é algo que é aplicável para o Facebook e para qualquer empresa no mundo.”

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