Loading
Армия людей использует телефоны, чтобы научить искусственный интеллект водить машину

Армия людей использует телефоны, чтобы научить искусственный интеллект водить машину

Пока её пациенты читают потрёпанные журналы или просматривают Instagram, Шари Форрест открывает приложение на телефоне и тренирует искусственный интеллект.

Форрест не инженер и не программист. Она зарабатывает на жизнь, подготавливая материалы для учебников. Но когда 54-летней жительнице пригорода Сент-Луиса нужен перерыв или у неё появляется немного свободного времени, она заходит в Mighty AI и убивает время, идентифицируя пешеходов, мусорные контейнеры и другие вещи, в которые беспилотным автомобили не стоит врезаться. «Если я сижу и жду приёма у врача, то могу заработать несколько пенни, а это неплохо».

Для Форрест эта работа является приятным способом отвлечься, зато она вносит неоценимый вклад в развитие будущего поколения беспилотных автомобилей. Объём данных, необходимый для обучения искусственного интеллекта, который будет управлять этими машинами, поражает воображение. Компании вроде Google и GM редко говорят об этом, но их сияющие машины и центры обработки данных работают благодаря растущей армии людей вроде Форрест.

Вероятно, вы уже слышали, что почти все ждут, что искусственный интеллект произведёт революцию во всех сферах. В частности, эта идея очень нравится автопроизводителям, потому что робототехника обещает повысить безопасность, уменьшить количество аварий и в целом облегчить жизнь людям. «Производство автомобилей является одной из самых горячих сфер применения машинного обучения», — утверждает Мэтт Бенке, генеральный директор Mighty AI. Он не называет конкретных имён, но утверждает, что его компания работает как минимум с десятью автопроизводителями.

Задача заключается в том, чтобы научить компьютер водить машину. Свод правил Службы регистрации транспортных средств прекрасно подходит для начала работы, потому что он охватывает базовые вещи вроде «Уступайте дорогу пешеходам». Отлично, но как выглядят пешеходы? Что ж, обычно у них две ноги. Однако из-за юбки они могут выглядеть как одна. А как насчёт людей в инвалидных креслах или матерей с колясками? А это маленький ребенок или большая собака? Или контейнер для мусора? Любой искусственный интеллект, который управляет куском металла весом две тонны, должен научиться различать такие вещи и разбираться в этом запутанном мире. Это совершенно привычное дело для людей, но совершенно чуждо компьютерам.

В этом очень помогает Форрест и ещё 200 тысяч пользователей Mighty AI по всему миру.

Встроенные камеры, которые помогают прототипам робокаров ориентироваться в мире, фотографируют почти всё, что вы можете себе представить. Автопроизводители и технологические компании миллионами отправляют эти фотографии компаниям вроде Mighty AI, которые могут идентифицировать на них практически всё. Это звучит довольно скучно, но Mighty AI превращает всё это в 10-минутное задание с баллами, навыками и уровнями, что делает процесс весьма захватывающим. «Это больше похоже на игру Candy Crush, чем на работу», — говорит Бенке. Этому также способствуют небольшие денежные вознаграждения.

Форрест тщательно рисует рамочку вокруг каждого пешехода на каждой картинке, затем вокруг каждого приближающегося автомобиля, потом вокруг шин каждого автомобиля. Готово! Затем она масштабирует картинку и обрабатывает пиксель за пикселем, тщательно очерчивая объекты вроде деревьев. Клик, клик, клик. Затем она выбирает указатель другого цвета и выделяет светофоры, телеграфный столб, конус безопасности. Когда она закончит, картинка будет переведена на понятный компьютеру язык. Инженеры называют это «семантической матрицей сегментации».

Необходимость в точных данных требует кропотливой работы, но Форрест получает от этого удовольствие. «По этой же причине некоторые взрослые раскрашивают картинки. Это расслабляет», — говорит она.

Эти миллионы аннотированных фото помогают искусственному интеллекту определить образцы, по которым он сможет понять, как выглядит человек. В конце концов, ИИ становится достаточно умным, чтобы самостоятельно рисовать рамки вокруг пешеходов. Люди вроде Форрест перепроверят работу ИИ. Со временем он даже сможет точно опознавать, например, кенгуру.

Возможно, опираться на армию любителей довольно странно, но это остаётся самым эффективным способом обучения искусственного интеллекта. «Это почти единственный способ», — говорит Премкумар Натараян, который специализируется на компьютерном анализе видеоинформации в исследовательском институте США и Канады. Он работает в этой сфере более 20 лет. Хотя там были некоторые многообещающие исследования в сфере так называемого неконтролируемого обучения, когда компьютеры учились с минимальным объёмом вводимых данных, сейчас непосредственно интеллект зависит от качества данных, которые предоставляются ИИ.

Бенке утверждает, что его платформа использует собственное машинное обучение, чтобы определить, с чем лучше справляется каждый участник сообщества Mighty AI, чтобы давать ему соответствующие задания. Конечно, невозможно разбогатеть, выполняя эту важную работу, но для Форрест это не имеет значения.

Она говорит, что за прошлый год заработала около 300$, которые потратила на онлайн-шоппинг. Она никогда не видела беспилотный автомобиль и тем более не ездила на нём. Но осознание того, что она помогает им стать умнее, внушает ей доверие к этой технологии.

comments powered by HyperComments