В будущем домашние животные будут использовать Интернет для общения, обмена опытом и обучения друг у друга. Это не сюжет диснеевского фильма, это сюрреалистическое будущее, как его представляет себе Sony.

Первые роботы-питомцы Aibo были созданы в 1999 году. Они породили культ в Японии и США. Стремясь вернуться к прибыльности, Sony свернула программу в 2006 году под руководством первого американского генерального директора Говарда Стрингера. Изобретатель Aibo и в то время руководитель лаборатории цифровых существ Sony, доктор Тошитада Дои, впоследствии устроил похороны своего любимого робота.

Программа Aibo была возрождена в 2016 году при нынешнем генеральном директоре Sony Кадзуо Хараи, и теперь новая модель (ERS-1000) поступила в продажу в Японии. Основное внимание в этом обновлении неудивительно в 2018 году: искусственный интеллект и облачная интеграция.

Совершенно новый Aibo изобилует функциями, призванными вызвать реакцию человека. Большие глаза щенка с OLED-дисплеем способны передать больше эмоций. Чувствительные к давлению и емкостные сенсорные подушечки на спине, голове и подбородке точно реагируют на прикосновение. Сверхкомпактные приводы обеспечивают более реалистичные движения. Две камеры «рыбий глаз» (одна в носу и одна на спине) помогают Aibo анализировать окружающую среду. Специализированные времяпролетные датчики глубины обеспечивают более продвинутое зондирование и моделирование окружающей среды. Он имеет 4 отдельных микрофона, которые позволяют ему не только определять местонахождение источников звука, но и распознавать 100 различных голосовых команд. Он оснащен 64-битным четырехъядерным процессором и имеет не только подключение к WiFi, но и 4G LTE. Этот стек электроники создан, чтобы заставить вас влюбиться. Но не заблуждайтесь: это не собака для любителей собак: это домашнее животное для фанатов гаджетов.

В пресс-релизе Sony Aibo говорится о «хорошо разработанной технологии глубокого обучения», и здесь все становится интереснее. Общедоступной информации об архитектуре машинного обучения нового Aibo нет, поэтому то, что следует далее, в основном является предположением.

Учитывая набор датчиков нового Aibo, нет никаких сомнений в том, что он может измерять эмоциональные реакции человека. В конце концов, обнаружение эмоций, таких как улыбка, с помощью ориентиров лица — старая шляпа (слайд ниже — 2002 г.):

Точно так же обнаружение «ох» и «ах» из своих микрофонных массивов не будет большой проблемой для современного ИИ. Машинное обучение основано на сборе данных для моделирования поведения. Aibo может записывать входные данные со всех своих датчиков, а также выходные данные своих приводов в момент и до обнаружения положительного взаимодействия с человеком. Эти данные можно использовать в качестве своего рода положительной обучающей выборки для желаемого человеческого взаимодействия. Может быть труднее зафиксировать негативные примеры для обучения. Отрицательный пример может включать отсутствие положительной обратной связи или даже печаль. Но определить, вызвано ли это Aibo или каким-то внешним фактором в окружающей среде, может быть сложнее. Но независимо от этого Aibo может записывать такие фрагменты данных (воспоминания, опыт?) и загружать их на облачные серверы Sony для анализа.

С точки зрения машинного обучения интересно рассмотреть, насколько хорошо положительные взаимодействия от одного владельца могут быть переданы другому владельцу. Другими словами, может ли коллективный разум Айбо учиться на коллективном опыте? Можно было бы ожидать, что есть некоторые модели поведения Aibo, которые повсеместно ценятся. При наличии достаточных обучающих данных обучение такому поведению должно быть осуществимым. Демография вполне может играть роль в этой передаче опыта: например, вполне вероятно, что девочка может ценить разные виды взаимодействия с мальчиком. Анализ лица на основе камеры достаточно совершенен, чтобы определять демографические данные, такие как возраст и пол, поэтому Aibo, вероятно, может играть для своей аудитории.

Фактически типичная машина глубокого обучения состоит из трех частей. Подсистема логического вывода – это основная вычислительная подсистема; сеть — это структура обучающей машины, и, наконец, веса определяют, как данные проходят через сеть. В упрощенной аналогии с мозгом механизм логического вывода кодирует физические свойства нейронов; сеть представляет собой структуру мозга, а веса — это синапсы, передающие электрические сигналы между нейронами.

Вполне вероятно, что все Aibos будут иметь одинаковые механизмы логического вывода и сети. Интересный конструктивный выбор заключается в том, чтобы синхронизировать вес всех Aibos. Другими словами, синхронизируйте обновления для всех собак, чтобы они вели себя одинаково. Будет ряд практических преимуществ, связанных с наличием единого набора весов для всех Aibo. Техническая поддержка, например.

Согласно списку функций: aibo продолжает расти и изменяться, постоянно обновляя свои данные в облаке. Со временем ваш подход к воспитанию вашего айбо будет постепенно формировать его личность… Он даже будет учиться новым трюкам благодаря взаимодействию с другими айбо, опыту смены времен года и различным событиям.

Но Sony, очевидно, позволяет каждому Aibo поддерживать уникальный набор веса и характеристик. Потенциально может существовать глобальная предварительно обученная сеть с данными (опытом?) со всего населения Aibo. Это может быть дополнено наборами данных из местного взаимодействия с владельцем собаки. Скорость обучения (скорость обновления весов в сети) для конкретного Aibo должна тщательно контролироваться, чтобы обеспечить достаточную необъективность локальных данных. Это позволит ему хорошо реагировать на своего владельца, эффективно взаимодействуя с другими людьми, с которыми он вступает в контакт.

Стоит отметить, что после того, как архитектура распределенной сети интеллектуального анализа Aibo будет создана, она может эффективно обновляться автоматически. Данные будут передаваться в облако; серверы будут обучать улучшенные сети и передавать их собакам, которые адаптируют их к своей локальной среде. Забудьте на мгновение о милых собаках, это сеть искусственных интеллектуальных вещей, которые учатся и развиваются автономно. Ничего подобного в ИИ сейчас нет*.

[ * Редактировать: Хорошо, я ошибался: см. Федеративное обучение]

Будет ли Aibo иметь коммерческий успех на этот раз? Трудно сказать, и я подозреваю, что реальная выгода для компании заключается в разработке ИИ, который может позитивно взаимодействовать с людьми, координируя обучение в сети автономных агентов. Нетрудно понять, как знания, полученные в ходе проекта Aibo, могут быть перенесены в крупномасштабные коммерческие приложения, такие как роботы-регистраторы, операторы касс или другие профессии.

Это стереотип, что японцы очарованы человекоподобными роботами. До недавнего времени эта навязчивая идея всегда казалась несколько фантастической (и резко контрастировала с сосредоточенностью американцев на практических военных роботах). Но с появлением глубокого обучения Sony, возможно, открыла новый важный рубеж в отношениях человека и робота.