看下面這個(gè)視頻，一群虛擬生物正在屏幕上四處游走，各顯神通，有的在努力跨越障礙物，還有的在朝著目標(biāo)拖小球。它們看起來(lái)就像沒(méi) “香腸” 做的螃蟹 —— 可能還有點(diǎn)像《阿達(dá)家族》里那個(gè)叫 “東西”（Thing）的手型生物。但實(shí)際上這些 “非動(dòng)物”（unimals，是 universal animals 的縮寫(xiě)）可以幫助研究人員開(kāi)發(fā)用于機(jī)器的更具通用性的人工智能。

斯坦福大學(xué)的阿格里姆?古普塔（Agrim Gupta）和他的同事們（包括 ImageNet 創(chuàng)始人、斯坦福以人為本研究院聯(lián)合主任李飛飛）運(yùn)用非動(dòng)物來(lái)探究 AI ，研究過(guò)程中有兩個(gè)問(wèn)題經(jīng)常被忽視：其一是智能與身體結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系；其二是如何通過(guò)進(jìn)化與學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)能力習(xí)得。

并未參與此項(xiàng)研究的喬什?邦加德（Josh Bongard）任職于佛蒙特大學(xué)，專注研究進(jìn)化機(jī)器人，他表示：“過(guò)去幾十年來(lái)，我們一直在嘗試更好地理解機(jī)器人的身 - 腦關(guān)系，這項(xiàng)研究把相關(guān)工作向前推進(jìn)了一大步?！?/p>

古普塔表示，研究人員想在機(jī)器中復(fù)刻智能，可能會(huì)忽視一些東西。在生物學(xué)意義上，智能來(lái)自思維和身體的共同運(yùn)作。動(dòng)物的行為能力和學(xué)習(xí)能力取決于身體計(jì)劃的各個(gè)方面，比如肢體的數(shù)量和形態(tài)。以指猴為例，這種狐猴進(jìn)化出了細(xì)長(zhǎng)的中指以便于探入洞中找蟲(chóng)子吃。

通常情況下， AI只關(guān)注思維的部分，構(gòu)建機(jī)器來(lái)完成不需要身體參與的任務(wù)，比如使用語(yǔ)言、識(shí)別圖像以及打游戲。但這些有限的功能馬上就會(huì)過(guò)時(shí)。通過(guò)把 AI 和適用于特定任務(wù)的身體相結(jié)合會(huì)它們更容易習(xí)得一系列新技能。邦加德稱：“這個(gè)星球上所有智慧生物都有身體。如果想制造出既聰明又安全的機(jī)器的話，賦予它們身體是我們唯一的希望?！?/p>

這種奇異的生物有一個(gè)腦袋和多個(gè)肢體。該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種叫做深度進(jìn)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DERL）的技術(shù)來(lái)測(cè)試它們的能力。一開(kāi)始，研究人員運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練非動(dòng)物在虛擬環(huán)境中完成任務(wù)，例如在不同的地形上行走或移動(dòng)物體。

之后，他們會(huì)選出表現(xiàn)得最出色的非動(dòng)物，并向其引入變異規(guī)則。變異后的非動(dòng)物會(huì)被放回此前的虛擬環(huán)境中，再?gòu)念^開(kāi)始學(xué)習(xí)同樣的任務(wù)。這一過(guò)程會(huì)重復(fù)數(shù)百次：進(jìn)化，學(xué)習(xí)；再進(jìn)化，再學(xué)習(xí)。

視頻｜Embodied Intelligence via Learning and Evolution

這些非動(dòng)物進(jìn)行的變異包括添加或移除肢體，以及改變肢體的長(zhǎng)度或可動(dòng)性?？蛇x的身體配置方案數(shù)量驚人：在最多擁有 10 個(gè)肢體的情況下，可能的組合方式數(shù)高達(dá) 10 的 18 次方。漸漸地，非動(dòng)物的身體與不同的任務(wù)進(jìn)行了適配。有些非動(dòng)物進(jìn)化為通過(guò)向前跌倒來(lái)在平坦地形上移動(dòng)；有些進(jìn)化成了像蜥蜴一樣匍匐前行；還有些為了抓取箱子而進(jìn)化出了鉗肢。

研究人員也對(duì)進(jìn)化后的非動(dòng)物應(yīng)對(duì)此前未見(jiàn)過(guò)的新任務(wù)的能力進(jìn)行了測(cè)試，這種能力是通用智能的一個(gè)基本特征。結(jié)果顯示，進(jìn)化環(huán)境更復(fù)雜（包括障礙物或不平坦地形）的非動(dòng)物學(xué)習(xí)新技能（比如之前是推箱子而現(xiàn)在是滾球）的速度更快。他們還發(fā)現(xiàn)，在并沒(méi)有任何選擇壓力的情況下，DERL 會(huì)傾向于選擇能更快地進(jìn)行學(xué)習(xí)的身體計(jì)劃。古普塔表示：“我覺(jué)得這非常令人激動(dòng)，因?yàn)樗砻魃眢w形式與智能之間的存在很深的關(guān)聯(lián)?！?/p>

邦加德說(shuō)：“我們已經(jīng)了解到，某些特定的身體形式會(huì)加快學(xué)習(xí)的速度。這項(xiàng)研究表明，AI 可用于尋找這類身體?！?邦加德的實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了用于特定任務(wù)的機(jī)器人身體，比如用于為腳步涂上類似老繭的涂層以減少磨損和消耗。

古普塔表示，有朝一日，這項(xiàng)技術(shù)可以扭轉(zhuǎn)我們對(duì)于建造實(shí)體機(jī)器人的想法。人們可以用 DERL 來(lái)讓適應(yīng)某項(xiàng)任務(wù)的身體自行進(jìn)化為最優(yōu)形態(tài)然后再把它建造出來(lái)，而不是像現(xiàn)在這樣先建造出固定不變的身體然后再訓(xùn)練它去做特定的任務(wù)。

在更廣的尺度上，研究人員對(duì)于 AI 的看法正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，古普塔的非動(dòng)物正是這種轉(zhuǎn)變的一部分。此前，研究人員會(huì)依據(jù)特定任務(wù)對(duì) AI 進(jìn)行訓(xùn)練，例如下圍棋或者對(duì)醫(yī)學(xué)影響進(jìn)行分析，但現(xiàn)在，他們開(kāi)始把 AI 放進(jìn)虛擬沙箱 —— 例如 OpenAI 的虛擬捉迷藏競(jìng)技場(chǎng) POET 以及 DeepMind 的虛擬活動(dòng)場(chǎng) XLand—— 讓其學(xué)習(xí)如何在不斷變化的開(kāi)放式訓(xùn)練環(huán)境中解決多種問(wèn)題。用這種方式進(jìn)行訓(xùn)練的 AI 可以學(xué)習(xí)到通用技能，而非僅掌握解決單一問(wèn)題的技巧。

古普塔認(rèn)為，自由形式的探索將會(huì)是次世代 AI 的關(guān)鍵。他表示：“我們需要真正的開(kāi)放式環(huán)境來(lái)創(chuàng)造智能?！?/p>

參考：https://www.technologyreview.com/2021/10/19/1037555/weird-virtual-creatures-evolve-bodies-ai-general-intelligence

作者：姜曉鯤      審校：高潭清

原文鏈接：AI生成的虛擬“生物”，居然能進(jìn)化出身體-麻省理工科技評(píng)論APP

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