Des chercheurs ont conçu une intelligence artificielle qui est capable de prendre des décisions qui ressemblent à celle d’un chien.
En se basant sur la façon dont les chiens peuvent aider des personnes malvoyantes, retrouver des personnes disparues ou reconnaître des drogues à l’odeur, des chercheurs ont travaillé sur un système pouvant reproduire l’intelligence de l’animal. Né d’une collaboration entre l'Université de Washington et l'Allen Institute for AI, le projet a pour objectif d’analyser la façon dont pensent d’autres êtres humains.
De fait, les équipes de Kiana Ehsani (Université de Washington) ont construit une immense base de données regroupant une multitude de comportements canins. Pour cela, ils ont équipé un chien de capteurs installés sur ses pattes, sa queue et son corps afin de cartographier ses mouvements et ses actions par rapport à l’environnement. Ainsi, les chercheurs ont pu enregistrer plusieurs heures d’activités telles que la marche du chien, mais aussi ses courses et ses jeux. De cette façon, ils ont pu synchroniser les mouvements de l’animal avec ce qu’il voyait. Plus de 24 500 images vidéo ont été synchronisées avec la position et les mouvements du chien. 21 000 images ont ensuite été utilisées pour entraîner l’intelligence artificielle et la mettre à l’essai.
Dans un premier temps, le système devait prévoir les mouvements à venir d’un chien à l’aide d’une séquence d’image. De fait, l’intelligence artificielle est devenue capable de faire de prédiction avec précision. Kiana Ehsani précise à ce sujet : « Notre modèle prédit correctement les mouvements futurs du chien en n'observant que les images que le chien a observées dans les étapes de temps précédentes ».
Un autre chercheur du nom de Hessam Bagherinezhad a indiqué à TechCrunch : « Il [le système] apprend à bouger les articulations pour marcher, à éviter les obstacles en marchant ou en courant […] Il apprend à courir derrière les écureuils, à suivre son propriétaire, à suivre les jouets jetés en l’air ».
Les chercheurs précisent que cela n’était qu’une première expérience dont le succès semble être au rendez-vous, bien que certains résultats soient assez limités. Ces derniers seront présentés en juin à l’occasion du Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
