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据外媒报导,Open-Ended Learning Team(开放式进修小组)在 Deepmind 的 Blog 上颁发了一篇关于练习一个无需与人类交互数据就可以玩分歧游戏的 AI 智能体(AI agents)的文章。一般来讲,需要先给智能体供给一部门新游戏的数据,再让它自我进行游戏练习,从而在该游戏中获得更好的成就。但今朝的智能体,假如不从头最先进修,它就没法完成新游戏或新使命。团队的目标是省略前面的步调,缔造出的智能体能直接在新游戏中自我摸索,并在复杂的游戏情况中获得好成就。▲ AI agents团队但愿该文章能供给给其他研究人员另外一条新思绪,以缔造更具顺应性(more adaptive)、遍及能力(generally capable)更强的 AI 智能体。同时,他们约请感爱好的人士一同插手研究。1、专门为练习 AI 造了个游戏场地当 AI 智能体在练习游戏时,缺少数据(每一个游戏的数据都是零丁的)是致使强化进修(reinforcement learning,RL) 结果欠安的首要缘由。这就意味着假如想让智能体可以完成所有使命,就需要让它把每款游戏(使命)都练习了,不然它们在碰到新游戏的时辰就只能“干努目”。团队建立了一个 3D 游戏情况,称之为“XLand”,该情况可以或许容纳多位玩家配合游戏。这类情况使得团队可以或许制订新的进修算法,而这类算法能动态地节制一个智能体进行游戏练习。▲ Xland由于 XLand 可以经由过程编程指定(programmatically specified),所以该游戏空间可以或许以主动和算法(automated and algorithmic)的体例生成数据(该数据可以练习智能体)。同时,XLand 中的使命触及多个玩家,其他玩家的行动会加年夜 AI 智能体所面对的挑战。这些复杂的非线性交互(随机性)为练习供给了抱负的数据源,由于有时练习情况中的细小转变可能会给智能体带来纷歧样的挑战。2、使命难度要“方才好”团队研究的焦点是深度强化进修在神经收集中的感化(特别是在智能体的练习中)。团队利用的神经收集布局(neural network architecture)供给了一种存眷智能体内部轮回状况(internal recurrent state)的机制,经由过程猜测智能体所玩游戏的子方针(subgoals)来帮忙指导智能体的留意力(猜测游戏使命并指导智能体前去)。团队发现这个方针存眷智能体 (goal-attentive agent,GOAT) 有进修了一般能力的政策的能力(GOAT 方案使得智能体更具顺应性)。▲ 猜测智能体的子方针团队还猜测使命练习的难度会影响智能体的整体能力。是以,他们利用动态使命生成(dynamic task generation)对智能体的练习使命分派进行更改,其实不断优化,生成的每一个使命既不是太难也不是太轻易,而是恰好合适练习。在这以后,他们利用基于群体的练习 (population based training,PBT) 来调剂动态使命的生成参数,以提高智能体的整体能力。最后,团队将多个练习运行串连在一路,如许每代智能体都可以从上一代智能体中启动(智能体迭代)。3、智能体有开导式行动?团队在对智能体进行了五代练习后,发现其进修能力和机能都在延续晋升。在 XLand 的 4,000 个世界中玩过年夜约 700,000 个游戏后,最后一代的每一个智能体都履历了 2000 亿次(200 billion)练习步调,获得了 340 万(3.4 million)个使命的成果。今朝,团队的智能体已可以或许顺遂完成每次法式生成的测试使命,并且测试数据显示,智能体的能力(比拟于上一代)有了整体的提高。除此以外,团队还发现智能体表示出一般的开导式行动(heuristic behaviours),照实验(experimentation),该行动呈现在于很多使命中,而不是专门针对单个使命的行动。团队有察看到智能体在游戏中利用分歧的东西,包罗操纵障碍物来遮挡本身、操纵物品建立坡道。跟着练习的进展,智能体还偶然会呈现与其他玩家合作的行动,但今朝团队还不克不及确认这是不是是成心识的行动。结语:“自学”让 AI 更智能Open-Ended Learning Team 正在练习一个新的智能体,它不需要从头最先练习数据,就可以顺应新的游戏。这个智能体将比仅利用强化进修方式的智能体加倍“智能”。年夜量的数据练习一向以来是人工智能成长绕不开的困难,此次假如能年夜量削减练习数据,并使其取得跨范畴的自立进修能力,那末人工智能的能力将能获得进一步的晋升。。
2014年10月01日
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