Проект Pyjam: виртуальное управление и новые возможности для ИИ
Pyjam — это уникальная платформа, которая позволяет одному человеку управлять действиями другого человека в реальном времени через мобильное приложение. Эта технология уже нашла применение в виртуальном туризме, интерактивных экскурсиях и исследовательских проектах. Но Павел Малиновский видит гораздо более глубокие возможности для Pyjam. Он полагает, что с помощью такой системы можно обучать ИИ, моделируя реальные человеческие взаимодействия и поведение.
Система Pyjam использует видеозаписи взаимодействий, где один человек удаленно управляет другим, а ИИ обучается на этих данных. Эти видеозаписи маркируются, что позволяет детально анализировать не только действия обеих сторон, но и реакцию окружающих людей. Это открывает уникальные возможности для создания безопасных ИИ-систем, которые могут учиться через реальные сценарии взаимодействий, анализируя человеческое поведение в различных ситуациях.
Видео как инструмент обучения ИИ: мировая практика
Сегодня использование видеоданных для обучения ИИ становится все более распространенным по всему миру. Компании используют видео для таких целей, как распознавание объектов, анализ поведения людей, управление движением роботов и мониторинг безопасности. Например, системы видеонаблюдения обучаются идентифицировать угрозы в реальном времени, а автопроизводители используют видео для тренировки автономных автомобилей, анализируя поведение пешеходов и транспортных средств.
Обучение ИИ на основе видеоданных уже стало ключевым элементом в индустриях, связанных с медициной, безопасностью, беспилотным транспортом и розничной торговлей. Компании вроде Tesla, Amazon и Google активно собирают и используют видеоданные для совершенствования своих ИИ-систем. Это позволяет моделям обучаться в условиях реального мира, что делает их более адаптированными к неожиданным ситуациям и более точными в своих действиях.
Павел Малиновский, используя приложение Pyjam, провел серию уникальных экспериментов на улицах Индии, где пользователи управляли действиями исполнителей в реальном времени. Эти видеозаписи зафиксировали взаимодействия людей в условиях плотного городского движения, многочисленных культурных особенностей и хаотичных ситуаций. Искусственный интеллект, обученный на этих данных, научился в рамках искусственной модели предсказывать поведение людей в многолюдных местах, научился эффективно управлять транспортными средствами, избегая столкновений и корректно взаимодействуя с окружающими людьми.
Будущее Pyjam: эксперименты с ИИ и реальными людьми
В планах Павла Малиновского — провести серию экспериментов, в которых искусственный интеллект будет управлять действиями реальных людей через приложение Pyjam. Эта концепция открывает новые горизонты для взаимодействия ИИ и людей. Вместо того, чтобы человек контролировал другого человека, ИИ будет контролировать исполнителя, анализируя его реакцию на команды и окружающие условия.
«Мы находимся на пороге новой эры взаимодействия человека и машины, где ИИ будет учиться на нашем опыте и использовать его для создания безопасного и дружелюбного мира», — утверждает Малиновский. Если эксперименты пройдут успешно, Pyjam сможет внести значительный вклад в развитие систем искусственного интеллекта, которые не только понимают человеческое поведение, но и могут управлять им в безопасной и контролируемой среде.
Эти исследования помогут определить, как ИИ может стать частью повседневной жизни, помогая людям решать сложные задачи, оставаясь при этом надежным и предсказуемым партнером.
