人工智能除了学习像人一样思考，它还在尝试“像狗一样思考”

近日，华盛顿大学和艾伦人工智能（AI）研究所的团队开发了一种“新神经网络模型”——利用AI技术理解和预测狗的行为。研究人员通过传感器等设备采集了一只爱斯基摩犬的运动数据，并训练AI系统实现三个目标：像狗一样行动，预测未来动作；像狗一样计划任务；从狗行为中学习。

也许你会问，我们为什么要理解狗的行为？众所周知，狗和人接触的时间长了以后，能根据人的指令做出特定动作，甚至有时候，狗能给人带来“我懂你”的默契感。但反过来，人们并不是很能了解狗的行为，如果通过AI能够了解并预测狗的行为，那么就可以大大增强人对动物的理解。

如何了解一只狗？首先，研究人员在狗的身上安装GoPro运动相机，也就是记录“狗眼中的世界”；此外，研究人员还在狗的四条腿和尾巴上安装传感器，用来传递狗自身的运动数据，这种方式和好莱坞特效中的动作捕捉技术差不多。以上这两种机器获取的内容叠加起来，就是狗每一天的活动数据。

有了数据，下一步要解决的就是怎样理解这些数据。根据论文介绍，研究人员采用了一种深度学习方式，比对分析狗的肢体动作和GoPro上记录的内容，由此产生的神经网络可以得知狗在什么样的动作下看到了什么，从而进一步预测狗的动作。

不过，论文的第一作者Kiana Ehsani说，AI系统的预测能力还无法做到百分百准确，比如狗狗看到楼梯，它会选择爬上去，但除此之外还会有其他无法预测的元素。狗和人一样，很多动作具有随机性，并不是所有行为都是经过周密的“理性思考”后做出的，因此，对于随机性动作并没有办法通过深度学习掌握。

除了理解狗、预测狗之外，这项研究还揭示了另一个重要结论——我们还能向狗学习AI技术。

要知道，在此之前，一般的机器学习系统都是以人的视角建立的。研究人员认为，既然狗能够聪明到识别出不同目标，那么神经网络也应该能通过训练达到这种程度。也就是说，AI通过分析狗的视觉、行动数据，进而学习到狗识别物体的规则和经验，以及采取行动并执行任务的能力。比如，可以识别出室内或者室外等不同场景，能够理解如何在不同的场景下行走，以及什么样的路线更合理等。

不过，这种学习也存在一定风险，毕竟AI是人工智能，而不是更像狗的机器，因此科学家需要对学习的范围和规则做出设定。如果有一天AI能够学有所成，那么我们无疑离更聪明的人工智能又近一步。