In einem virtuellen Zuhause trainiert die Künstliche Intelligenz ihre Butler-Fähigkeiten. Sie lernt die Dinge, die im Alltag besonders wichtig sind: Laptop aufklappen, Toilettensitz hochklappen, Bier aus dem Kühlschrank holen.

Hinter dem virtuellen Zuhause steckt eine neue 3D-Entwicklungsumgebung, die speziell für das visuelle Training einer Künstlichen Intelligenz entworfen wurde. Bisher trainierten Wissenschaftler KIs meist mit Videospielen wie Grand Theft Auto, die nur rudimentäre oder sehr überspitzte Darstellungen menschlicher Interaktion und der realen Welt bieten. Das wäre so, als würde man einem Menschen das Fußballspielen an einem Tischkicker beibringen wollen.

Die neue KI-Akademie heißt AI2-THOR (The House Of inteRactions), ist Open-Source-Software und soll mit fotorealistisch anmutender Grafik, vielen Interaktionsmöglichkeiten und simulierter Physik die Realität glaubhaft nachbilden.

In einem digitalen Standard-Zuhause lernt die Künstliche Intelligenz die typischen Prozesse und Arbeitsabläufe, die im Haushalt anfallen. Sie trainiert außerdem, sich in einer komplexen, von Menschen für Menschen gemachten Umgebung zu orientieren. Das soll die visuelle Intelligenz eines KI-Systems verbessern, sagen die Entwickler der Software.

Lernen im KI-Tempo

Die Entwickler gehen davon aus, dass die digital erlernten Fähigkeiten gut in die Realität übertragen werden können. Das virtuell trainierte KI-Hirn könnte im Optimalfall nach der Ausbildung in einen Roboter-Butler platziert werden und direkt als Haushaltshilfe durchstarten.

Ein weiterer Vorteil der KI-Akademie: in einem digitalen Zuhause kann die Künstliche Intelligenz die Simulation in einem hohen Tempo mehrfach durchlaufen und dadurch viel schneller lernen als in der analogen Welt.

Das gleiche Training in einem realen Zuhause in einem hohen Tempo zu absolvieren, wäre viel aufwendiger und teurer – und hätte wohl eine Menge zerbrochenes Geschirr oder gar einen beschädigten Roboter zur Folge. Sollte es zu digitaler Sachbeschädigung kommen, gibt es ja immer den Reset-Knopf.

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| Featured Image: Roozbeh Mottaghi, Eric Kolve / Allen Institute for Artificial Intelligence | Via: Spectrum IEEE

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