​DeepMind:开发出可以向人类学习的人工智能

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Nature发表了一篇Google DeepMind的研究成果:研究人员在3D模拟环境中使用神经网络和强化学习,展示了AI智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下,通过观察来学习和模仿人类的行为。


这项研究被视为向人工通用智能(AGI)迈进的一大步。

研究背景

智力包括有效的知识获取,通常依赖于文化传播——个体之间的知识转移。

人类智力在很大程度上依赖于这一过程,从而能够通过社会学习吸收文化知识。这种知识被称为文化,而从一个个体向另一个个体的知识传递被称为文化传播。

文化传播是一种社会学习形式,通过与其他智能体的接触来协助学习。


技术原理

这项技术,正是利用了这一现象,它使得AI智能体能够通过观察人类的行为来学习并模仿这些行为。这种学习方式被称为“文化传播”,它是一种社会学习形式,意味着智能体不是单独学习,而是通过与人类或其他智能体的互动来获取知识。

这种智能体能够在丰富的3D物理模拟环境中与人类共同玩耍。

该研究展示了AI智能体如何在没有先前人类数据的情况下模仿人类行为的能力。这项研究通过在3D模拟环境中使用神经网络和强化学习(RL),使AI智能体能够实时、高保真地获取和利用信息,类似于人类跨代积累和精炼知识的方式。


举例解释

假设有一个AI智能体,我们想让它学会如何玩乒乓球。在传统的学习方法中,我们可能需要编写详细的规则和指令来教会AI如何打乒乓球。但在这项研究中,AI智能体可以通过观察真人打乒乓球的视频来学习。它会注意到人类是如何握拍、如何挥拍、如何移动身体来接球和击球的。


技术细节

深度强化学习:这种学习方法让AI智能体通过反复尝试和错误来优化其行为。例如,AI可能一开始打球时总是失误,但随着学习的深入,它会逐渐学会如何更准确地击中球。

模仿学习:AI智能体通过观察人类的行为来学习。在乒乓球的例子中,AI会分析人类运动员的动作,然后尝试复制这些动作。

新的学习环境(GoalCycle3D):研究人员为AI智能体提供了一个3D模拟环境,让它们可以在一个控制和安全的环境中练习和实践所学的技能。

GoalCycle3D框架为AI探索提供了一个复杂的范式,建立在先前的工作基础上,创造了一个更具沉浸感和真实性的环境。该框架通过将任务划分为不同的元素(世界、游戏和共玩者),为RL建立了多样化的环境。

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