http://xakep.ru/news/robo-brain/

Совсем недавно сообщалось о проектах Knowledge Vault и Viv по составлению баз знаний, которые могут использоваться в приложениях искусственного интеллекта. Эти проекты используют особые методы машинного обучения (deep learning) для автоматической генерации связей между объектами, чтобы компьютеры могли не просто распознавать объекты, но и «понимать» взаимосвязи между ними и функциональное предназначение каждой вещи.

Эксперты говорили, что над подобными системами ИИ работают много исследовательских групп по всему миру. Они оказались правы. Сейчас учёные из Корнелльского университета рассекретили подробности своего проекта в этой области. Он называется Robo Brain.

Robo Brain — самообучаемая система, которая извлекает факты из интернета. Программа умеет интерпретировать не только текстовую информацию, но даже изображения и видео. То есть она способна проанализировать видеоролик на YouTube и «понять», какие объекты там изображены и как их нужно использовать. Например, после обработки видеоролика с фонтанчиком питьевой воды программа понимает, что фонтанчик включается нажатием кнопки.

Вдобавок, система взаимодействует с людьми, которые помогают уточнять собранную информацию и исправляют ошибки. Взаимодействие происходит прямо на веб-сайте Robo Brain — программа задаёт вопросы посетителям сайта.

На данный момент система Robo Brain скачала и обработала около 1 миллиарда изображений, 120 000 видеороликов YouTube и 100 миллионов текстовых документов и документации, преимущественно, с практическими инструкциями по выполнению каких-либо действий. Вся полученная информация хранится в базе в машиночитаемом формате и воспользоваться ею могут любые роботы.

Эта база — кладезь важной практической информации для роботов. Подключив Robo Brain, машина узнает, как помыть посуду, как найти ключи, как наливать воду в стакан, когда не следует прерывать людей во время разговора и многие другие факты и полезные инструкции.

В лекции на видео разработчики системы Robo Brain рассказывают об используемых методах машинного обучения.