Lek och nyfikenhet ska förbättra AI:s förmåga att lära sig 

Med lek, nyfikenhet och empati som ledord ska Amy Loutfi som Wallenberg Scholar, tillsammans med sin forskargrupp, undersöka och utveckla inlärningsprocessen för AI-system som till exempel robotar.

Traditionell AI behandlar och fattar beslut utifrån stora mängder data. Begreppet ”förkroppsligad AI”, innebär att AI-systemet dessutom har tillgång till en fysisk kropp, som till exempel en robot, drönare eller självkörande bil. Det innebär att den förkroppsligade AI:n kan förhålla sig till och lära sig av sin omgivning.

– Genom att interagera med omgivningen kan sådana AI-system samla information om världen och använda den informationen till att anpassa sig och förbättra sin prestanda, säger Amy Loutfi, professor i datavetenskap vid Örebro universitet.

Lek, nyfikenhet och empati inspirerar forskningen

Amy Loutfi och hennes forskargrupp har som mål att utveckla nya tekniker och algoritmer som förbättrar inlärningsprocessen hos förkroppsligad AI. Tre särskilda koncept för inlärning inom förkroppsligad AI kommer att användas för att inspirera forskningen: lek, nyfikenhet och empati.

– Exempelvis lek är en naturlig och viktig aktivitet som hjälper oss att vi lära och utveckla nya färdigheter.  Med inspiration från det vill vi undersöka hur språk och lekfullhet kan driva på inlärningsprocessen. Genom att på egen hand föreställa sig nya och abstrakta mål med hjälp av språket kan en AI utforska världen och till och med skapa sin egen läroplan eller målsekvens, säger Amy Loutfi. 

Utvecklingen inom AI går väldigt fort just nu.

–  Just därför var det viktig för mig att betona den grundläggande forskningen om intelligens och inlärning för att kunna sikta framåt – mot nästnästa steg inom artificiell intelligens, säger Amy Loutfi.