DeepMind научила нейросеть следовать навигационным инструкциям

Разработчики DeepMind научили нейронную сеть следовать навигационным инструкциям. В будущем подобные разработки будут полезны для автономных автомобилей — машины смогут доехать до определенного места следуя голосовым командам с нужными действиями. Пока технология требует серьезной доработки — точность работы в знакомой среде составила 72%, а в незнакомой обстановке всего 46%. 

Работа с описанием метода опубликована на ArXiv. Исследователи DeepMind использовали карты Google Street View для создания StreetNav — набора реалистичных обучающих сред для агентов ИИ. Они применили обучение с подкреплением, чтобы научить алгоритм добираться из точки А в точку В, следуя текстовым инструкциям.

Обучающая среда

StreetNav представляет собой среду с реальными изображениями улиц. Агент получает инструкции, которые ему нужно правильно интерпретировать, чтобы научиться ориентироваться в этой среде. Для обучения использовались изображения улиц Нью-Йорка с реалистичными поворотами между ними. Инструкции содержали фразы по типу «держись правее пока не увидишь развилку» или «на развилке поверни налево». 

Результаты

Агенты обучались на данных Нью-Йорка, а для контрольного тестирования были взяты изображения Питтсбурга. В тестах разработчики использовали больше инструкций чем во время обучения.  

В работе исследователи отмечают, что агенты, обученные с помощью обучения с подкреплением, справляются лучше, чем sequence-to-sequence алгоритмы, обученные методом обучения с учителем. Лучший результат работы алгоритма составил 72,7% для Нью-Йорка и 46,6% для Питтсбурга. Больше результатов доступно по ссылке. 

В DeepMind отмечают, что потребуется еще много работы для достижения приемлемой точности. Основная цель компании — научить алгоритмы следовать указаниям и выработать общий подход к навигации для автономных автомобилей. Возможно в будущем человек сможет сесть в беспилотное такси и сказать: «я не знаю адрес, но сейчас расскажу как добраться» и автомобиль довезет его до места назначения.