Forscher der University of California haben mit der Plattform "VRKitchen" eine interaktive, virtuelle Umgebung zum Training von Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt. [...]
In der digitalen 3D-Küche reagieren Objekte realistisch auf Aktionen. Ein Avatar wird von der KI in dieser Umgebung gesteuert und kann mit ihr interagieren. Beispielsweise kann sie mit einem Messer einen Apfe schälen. Dadurch soll die KI Vorgänge wie Kochen lernen. VRKitchen basiert auf der Unreal Engine 4, ein digitaler Baukasten, der für die Entwicklung von Videospielen genutzt wird.
Schäden bleiben virtuell
„Mit der VRKitchen kann die KI lernen, nicht nur einzelne Objekte zu erkennen, sondern auch Aktionen auszuführen. Der Vorteil: Alles ist virtuell. Beim Training hat man also sämtliche Freiheitsgrade und wird nicht durch physische Rahmenbedingungen eingeschränkt. Wenn eine virtuelle Tasse virtuell zerbricht, entsteht nun einmal kein realer Schaden. Beispielsweise könnte ein virtueller Agent virtuellen Kaffee kochen lernen. Man gibt der KI Informationen und Befehle. Die Frage ist, wie sehr man das ausbuchstabieren will“, sagt Reinhard Karger, Sprecher des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz.
Karger zufolge kann man der KI entweder wenig sagen und sie den Vorgang nach dem Trial-and-Error-Prinzip herausfinden lassen, oder man könne extrem genaue Anweisungen geben. Wenn die KI nun Kaffee kochen könne, gebe man ihr dann beispielsweise den Befehl, Tee zu kochen. Wenn alles richtig läuft, müsse man der KI diesen Vorgang nicht neu beibringen. Daraus sei dann ein Steuerungssystem für einen tatsächlichen Roboter zu entwickeln.
Vom Menschen lernen
Es können sowohl Menschen als auch die KI auf den virtuellen Avatar zugreifen. So können Menschen der KI eine Demonstration eines Vorganges geben. Aktionen werden in der VRKitchen aus der Ego-Perspektive ausgeführt. Menschen können das auch mit Virtual-Reality-Brillen tun. Die KI kann von den Demonstrationen von Menschen lernen. Es ist aber auch möglich, der KI über ein User-Interface selbst Befehle geben. So kann die KI auf verschiedene Arten lernen.
„Beim Lernen brauchen künstliche neuronale Netze sehr viel Trainingsmaterial, damit sie in den Zustand kommen, ihre digitale Umgebung korrekt zu erkennen. In einigen Fällen, beispielsweise bei der Objekterkennung in Fotos, gibt es heutzutage weniger Probleme. Beim unüberwachten Lernen muss die KI für die Bilder in der Trainingsphase selbst Klassen bilden. Dann benennt man diese Klassen und zeigt dem System neue Bilder, um die Qualität der Klassifikation zu testen. Das ist im Vergleich zur Aktionsplanung tatsächlich relativ einfach“, ergänzt Karger.
Laut Tianmin Shu, ein Mitglied des Forschungs-Teams, ist das virtuelle KI-Training wesentlich schneller, billiger und leichter zu reproduzieren als bei Robotern in der Realität. Einfachere virtuelle Umgebungen könnten die komplexen Vorgänge in der VRKitchen nicht durchführen. Das Team will die Software nun veröffentlichen und darin Herausforderungen für andere KIs veranstalten. Bei der „VR Chef Challenge“ sollen sich KIs miteinander messen können.
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