昨天,Google旗下的人工智能研發機構DeepMind實驗室(DeepMind Lab)宣佈將會在本週開放其3D遊戲平台的代碼,相關代碼將提交到GitHub平台上,供開發者使用,這一平台將能夠充當人工智能的訓練場。
DeepMind實驗室是第一個為AGI和機器學習研究而設計的一個3D遊戲平台。這個平台最初被稱為迷宮(Labyrinth),現在已經改成DeepMind實驗室。該平台將幾個不同的 AI 研究領域整合至一個環境下,方便研究人員測試AI 智能體 (Agent )的導航、記憶和3D成像等能力。
具體來説,DeepMind實驗室的AGI研究從原始輸入( raw pixel inputs)獲得3D成像,以第一人稱(first-person,自我中心)的視角,動作控制、包攬導航、計劃、策略、時間安排,全自動代理學習探索在所處的環境中那些時必須執行的任務。也就是説,智能體不被預編程,而是要讓它們能夠從原始輸入(raw inputs)中自主學習,並且從環境中回饋信號。所有這些因素都使得學習非常困難。這裏的每個任務也都是前沿的研究問題。
DeepMind的聯合創始人(Shane Legg)對連線網站介紹説,人工智能實體(Agent“實體”是指具有智能的任何實體,包括人類、智能硬件和智能軟件)在現實世界中無處不在,人們可以看到不同的物體,比如牆壁、大門、水果等,這些實體都需要學習在特定的環境中如何行動,或是解決人們交給它們的問題。
Google的測試平台可以讓第三方開發的人工智能實體利用3D環境完成許多任務,比如在一個迷宮當中穿行,收集物品,學習或者記憶平台隨機產生的虛擬環境等。
Google的DeepMind實驗室,還提供了激光武器可以讓人工智能實體測試自己的射擊技術,這也可以作為開發者提高機器人學習能力的手段。
在對外開放人工智能測試平台方面,微軟今年初也有類似的舉動。該公司宣佈對外開放“Project Malmo”的源代碼,這一測試平台源自於微軟旗下的遊戲Minecraft。
此外,亞馬遜也是開源人工智能的支持者。該公司推出的開源工具Universe,相當於提供了一個測試人工智能實體智商的平台,開發者可以通過遊戲等環境測量自己所開發實體的智商,並且進行持續訓練。
同類的動作還有:
- 亞馬遜的Alexa,內置於該公司的Echo設備中的語音命令響應系統,於2015年6月開放。
- Google的TensorFlow,其圖像搜索技術的核心,於2015年11月開源。
- 可以運行Facebook的M私人助理的定製硬件設計,於2015年12月開源。
人工智能源代碼是一項昂貴的技術資產,但是幾家處於領先地位的科技公司卻很熱衷於開放源代碼,可以從科研和商業兩個角度理解其原因。
從研究上來説,開放源代碼可以讓很多人單獨或一起思考這些後果。理想情況下,這種努力將會推動軟件的發展,使其越來越強大和有用,同時我們也能對其機制和影響有更清楚的理解。
從商業上來説,這些公司開源它們的人工智能軟件是因為它們希望成為其他人創新的基礎。成功的企業可以藉此壯大,而這些科技公司也可以將它們整合到自己的產品集羣中。人工智能是其中的核心,因為通過設計,它可以學習、適應甚至決策。這一點類似於Android系統對Android手機(三星、華為、小米等等)的影響力。使用某一個公司的源代碼的產品佔有市場份額越大,其人工智能系統的商業價值也更大。
資料來源:36Kr
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