211service.com
En 3D-värld för smartare AI-agenter
Google DeepMind, ett dotterbolag till Alphabet som fokuserar på att göra grundläggande framsteg mot allmän artificiell intelligens, släpper idag en ny virtuell 3D-värld som gör den tillgänglig för andra forskare att experimentera med och modifiera hur de vill.
Den nya plattformen, kallad DeepMind Lab, liknar ett blockigt 3D-förstapersonsskjutande datorspel. Inne i världen tar en AI-agent formen av en flytande klot som kan uppfatta sin omgivning, röra sig och utföra enkla handlingar. Agenter kan utbildas för att utföra olika uppgifter genom en form av maskininlärning som innebär att man får positiva belöningar. Enkla exempeluppgifter som kommer med plattformen inkluderar att navigera i en labyrint, samla frukt och korsa smala passager utan att ramla av.
Vi försöker utveckla dessa artificiella intelligensagenter som kan lära sig att prestera bra på ett brett spektrum av uppgifter från att titta på miljön och från att observera vad som händer, säger Shane Legg, chefsforskare och medgrundare av DeepMind.
Företaget har använt versioner av miljön, tidigare känd som Labyrinth, internt under en tid (se 'Hur Google planerar att lösa artificiell intelligens'). Det skapade tidigare några av sina första stora rubriker genom att skapa AI-agenter som kan lära sig, genom försök och misstag, hur man spelar många Atari-videospel (se Googles AI Masters Space Invaders).
En öppen och anpassningsbar 3D-värld ger mer komplexa och visuellt rika utmaningar för agenter, men innebär också ett mycket bredare utbud av potentiella uppgifter. DeepMind Lab kan leda till AI-algoritmer som kan överföra sin inlärning från en uppgift till nästa.
Att låta AI-agenter arbeta i en 3D-miljö kan också ha fördelar för att utveckla algoritmer för att styra system som fungerar i den verkliga världen som industrirobotar, säger Legg.
Dessutom, idén att skapa agenter som lär sig om en simulerad värld från grundläggande principer knyter an till nyckelidéer om hur människor lär sig, något Legg utforskade i sin akademiska karriär. Precis som du eller jag skulle lära dig om världen som barn, är det ett mycket grundläggande förhållningssätt till detta inlärnings- och generella problem, säger Legg om DeepMind Lab.
Andra AI-experter välkomnade lanseringen av DeepMind Lab. Det är väldigt bra att de släpper fler miljöer, säger Ilya Sutskevar, medgrundare och forskningschef på OpenAI, en ideell organisation som ägnar sig åt att göra grundforskning och släppa den offentligt. Ju fler miljöer förstärkningsinlärningsagenter har tillgång till, desto snabbare kommer fältet att gå framåt.
Zoubin Ghahrahmani , professor vid University of Cambridge i Storbritannien, säger att DeepMind Lab och andra plattformar för förstärkt lärande gör framstegen mer transparenta genom att låta forskare testa varandras idéer.
Men Gahrahmani noterar också att befintliga metoder för förstärkning inte alltid stämmer överens med mänskliga förmågor så bra. Till exempel tar det vanligtvis en människa mycket mindre speltid för att bemästra ett visst videospel eller brädspel. Metoder för förstärkningsinlärning är mycket dataineffektiva, säger han. Hur får vi system att lära sig i en takt som är jämförbar med människor?