Учени от университета във Вашингтон съвместно с Allen Institute for AI са обучили невронни мрежи да интерпретират и предвиждат поведението на кучетата. Оказва се, че точно тези животни осигуряват интересни възможности за изкуствения интелект и нови начини на контролиране на роботи. За обучението са събрани данни под формата на видео от едно-единствено куче, маламут на име Келп - общо 380 кратки видеа, събрани с GoPro камера, поставена на главата на животното, както и данни от сензори, прикрепени към краката и тялото му. Келп е проследяван в своето държание в ежедневния си живот – по време на разходки в парка и игри. Поведението му е анализирано с помощта на дълбоко обучение, а невронната мрежа е започнала да предвижда поведението на кучетата.

Все пак водещият автор на изследването Киана Есани признава, че поведението на животните може да се предвижда само донякъде – например ако видеото показва стъпала, изкуственият интелект решава, че кучето ще ги изкачи. По-интересно е другото, което са открили учените – че ИИ е „осъзнал“ неща за околния свят, които не са били изрично програмирани в него. Оказва се, че макар и донякъде ограничено, действително изкуственият интелект е опознал света до известна степен сам и е разширил разбирането си, без да се ограничава до програмирането. От видеата на Келп невронната мрежа е разбрала неща за околната среда, които не са били изрично включени в дълбокото обучение.

Софтуерът, създаден от Есани и екипа ѝ, не пресъздава мозъка или съзнанието на куче, но успява да научи конкретни базови правила за поведението на тези животни и техните предпочитания. След време те се надяват да успеят да създадат робо-куче, където да включат всичко научено от този проект и да постигнат ефективен прототип с адекватно „кучешко“ поведение.