從玩游戲到人臉識別,機器智能在一系列任務上的表現都超過了人類。
但令人尷尬的事實是,AI系統仍然無法處理多項任務。AI研究人員的下一個大目標是開發一個能很好地完成很多任務的系統,而不是只擅長一項任務的超級人類。
Facebook Research的Arthur Szlam和同事們進入了這一領域,他們已經開始研究的AI助理能夠和人類互動,然后根據請求執行各種任務。至關重要的是,這些助理可以從互動中學習,從而增加其執行任務的范圍。
Szlam及其同事選擇通過《我的世界》來實現這一目標。這是一款3D沙盒視頻游戲,允許玩家在一個獨特的、無限的在線世界中探索、構建、制作甚至戰斗。
《我的世界》是有史以來最暢銷的電子游戲,已售出超過1.7億份。每月有超過9000萬人在參與這個游戲。
但讓它對AI研究有用的是,盡管《我的世界》提供了無限的多樣性,但它的規則也很簡單,在一定范圍內是可預測的。AI研究人員已經開始使用它來訓練和測試各種AI系統。
現在,Szlam和他的同事正在更進一步發展。他們表示:“我們感興趣的不是在單個困難任務上的超人表現,而是在大量更簡單任務上的能力,而這些任務是由人類指定的?!?/p>
《我的世界》是AI向人類學習的完美環境。他們說道:“由于我們是在游戲環境中工作的,玩家可能喜歡在開發過程中與助手進行互動,這為人類參與到的環形研究提供了豐富的資源?!?/p>
乍一看,《我的世界》中可能出現的行動數量是巨大的。Szlam和同事表示:“一個玩家在游戲中可能做的事情是非常多的;最天真的是,涉及所有區塊的可行方法需要占據所有的內存?!?/p>
但《我的世界》中的絕大多數區塊布置都是不太可能的。他們表示:“我們預計,助理玩家請求的布置將集中在游戲中實際可能的一小部分。”
這使得AI的任務變得簡單得多。Facebook團隊認為,即使他們的AI系統在很多任務上失敗了,它仍然是有用的。他們表示:“我們相信,我們可以在成為一名有用的助理方面取得進展,而不必能夠成功應對每一個可能的請求。”
但這仍然具有挑戰性。困難之一是理解普通語言。Facebook團隊設想了以下要求:
玩家:建造一座15個區塊高的塔樓,然后在上面放上一個巨大的笑臉。
助理:好的。
這個相對簡單的要求需要大量的知識。助理必須理解“塔”的概念和如何建造一座塔,知道“15個區塊高”是測量塔的高度,知道“15”是什么。它還需要理解“笑臉”這個詞,以及如何構建它,并知道將它放在“頂部”意味著什么。不難想象這些請求會變得多么復雜。
但AI學習的機會是巨大的。如果Facebook能夠獲得足夠多的人類幫助,那么這個助理就可以要求人類幫助它學習。
而Facebook正在把設計AI的任務設定為自我完善。對AI系統最常見的批評之一是,它們除了接受過收集準備好的數據所提供的訓練外,沒有學到新的任務。但研究者認為,《我的世界》環境是發展這種學習的理想環境。
這是一項有趣的工作,為Facebook制定了一個雄心勃勃的目標。當然,現在還為時尚早。該團隊將這項工作描述為“戰斗的召喚”。
不過,該助理的早期版本已經可供普通用戶開始試用,任何人都可以下載。
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