Некоторые психологические исследования показывают, что взгляд может передавать намерения человека при выполнении повседневных задач, например, во время приготовлении пищи. Похожим образом отслеживание взгляда повышает эффективность методов обучения роботов за счет имитации поведения человека, демонстрирующего выполнение заданий.
На основе этих результатов исследователи из Техасского университета в Остине и Университета Тафтса разработали новую стратегию для усовершенствования алгоритмов, обучающихся с помощью имитации. Этот метод предусматривает применение взгляда человека, демонстрирующего задание, чтобы обратить внимание алгоритмов на важные с точки зрения пользователя детали.
Новый подход подразумевает отслеживание взгляда человека в качестве руководства для привлечения внимания алгоритмов глубокого обучения к наиболее важным аспектам данных для анализа. Эти данные для руководства кодируются в виде функции потерь, которая применяется при обучении машинных алгоритмов.
Ученые объясняют, что в предыдущих исследованиях данные о взгляде для обучения с помощью имитации применялись в моделях с большим количеством других параметров. В связи с этим процесс обучения требовал значительных вычислительных ресурсов, а отслеживать взгляд приходилось как на этапе тренировки, так и во время тестирования. В свою очередь, команда стремилась предложить простой подход для совершенствования алгоритмов с помощью данных о взгляде, не увеличивая количество параметров.
