AI生成的虛擬“生物”,居然能進(jìn)化出身體
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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網(wǎng)址: AI生成的虛擬“生物”,居然能進(jìn)化出身體 http://m.u1s5d6.cn/newsview1349348.html
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