Korábban soha nem látott tárgyakat tud azonosítani a Massachusetts Institute of Technology (MIT) Számítástudományi és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (CSAIL) kutatói által fejlesztett Sűrű objektumhálózatok (Dense Object Nets, DON) nevű új gépilátás-rendszer.
DON – lényegében egy különleges idegháló – pontgyűjteményként tekint a tárgyakra, és minden egyes ponthoz egyedi koordinátát generál. A gyűjteményt a robot háromdimenziós „vizuális ütemtervvé” dolgozza fel.
Ez annyit jelent, hogy ellentétben a legtöbb kortárs gépilátás-rendszerrel, a kutatóknak nem kell masszív adatsorok manuális felcímkézésével bíbelődniük, mert a gépi autonómia magasabb szintre jutott el. Azaz, újabb lépéssel közelebb kerültünk az emberi módon mozgó és „gondolkodó” mesterséges intelligencia felé.
Miután például egy cipőt mutattak a rendszernek, és megtanították, hogy a kar végén lévő szájszerűséggel szedje össze, akkor is ment neki, ha korábban még nem látta az adott cipőt, vagy teljesen másként volt elhelyezve, más pozícióban volt, mint az eredeti.
A jelenlegi megoldások problémája, hogy tárgyak az azonosítást ellehetetlenítő sokféle módon helyezhetők el, nagyon más a „tájolásuk.” Lehetnek fejjel lefelé, jobbra vagy balra fordítva stb. Ha pedig nem azonosíthatók, robotok képtelenek megfogni és megmozgatni őket.
Az újféle gépi látással megoldódik a probléma. A rendszerrel felvértezett robot például a környezetvédelem érdekében is bevethető: újrahasznosító központokban válogathatja ki a futószalagra tett tárgyakból a feldolgozható darabokat. Mindezt hatalmas adatsorokon történő tanulás, hosszú gyakorlás nélkül képes megtenni.
„Önmagát felügyelve” ismeri meg a tárgyi világ elemeit, és például megmutatunk neki egy íróasztalt gondosan elrendezett objektumokkal, majd utasítjuk, hogy rendezze át, mire meg is teszi, és feladata elvégzése során természetesen káoszt sem okoz.
Az általános mesterséges intelligencia (artificial general intelligence, AGI) ugyan még távolinak tűnik, de minden ilyen fejlesztéssel egy kicsit közelebb kerülünk hozzá.
