211service.com
Eine 3-D-Welt für intelligentere KI-Agenten
Google DeepMind, eine Tochtergesellschaft von Alphabet, die sich darauf konzentriert, grundlegende Fortschritte in Richtung allgemeiner künstlicher Intelligenz zu erzielen, veröffentlicht heute eine neue virtuelle 3-D-Welt, die anderen Forschern zum Experimentieren und Modifizieren nach Belieben zur Verfügung steht.
Die neue Plattform mit dem Namen DeepMind Lab ähnelt einem blockhaften 3-D-Ego-Shooter-Computerspiel. Innerhalb der Welt nimmt ein KI-Agent die Form einer schwebenden Kugel an, die ihre Umgebung wahrnehmen, sich bewegen und einfache Aktionen ausführen kann. Agenten können durch eine Form des maschinellen Lernens, bei dem positive Belohnungen erhalten werden, darauf trainiert werden, verschiedene Aufgaben auszuführen. Zu den einfachen Beispielaufgaben, die mit der Plattform gebündelt werden, gehören das Navigieren in einem Labyrinth, das Sammeln von Früchten und das Durchqueren enger Passagen, ohne herunterzufallen.
Wir versuchen, diese künstlichen Intelligenzagenten zu entwickeln, die lernen können, bei einer Vielzahl von Aufgaben gute Leistungen zu erbringen, indem sie die Umgebung betrachten und beobachten, was passiert, sagt Shane Legg, leitender Wissenschaftler und Mitbegründer von DeepMind.
Das Unternehmen verwendet seit einiger Zeit intern Versionen der Umgebung, die zuvor als Labyrinth bekannt waren (siehe 'Wie Google plant, künstliche Intelligenz zu lösen'). Zuvor machte es einige seiner ersten großen Schlagzeilen, indem es KI-Agenten erstellte, die in der Lage waren, durch Versuch und Irrtum zu lernen, wie man viele Atari-Videospiele spielt (siehe Googles AI Masters Space Invaders ).
Eine offene und anpassbare 3-D-Welt bietet komplexere und visuell reichhaltigere Herausforderungen für Agenten, bedeutet aber auch ein viel breiteres Spektrum an potenziellen Aufgaben. DeepMind Lab könnte zu KI-Algorithmen führen, die in der Lage sind, ihr Lernen von einer Aufgabe auf die nächste zu übertragen.
Die Arbeit von KI-Agenten in einer 3D-Umgebung könnte auch Vorteile für die Entwicklung von Algorithmen zur Steuerung von Systemen haben, die in der realen Welt funktionieren, wie etwa Industrieroboter, sagt Legg.
Darüber hinaus nutzt die Idee, Agenten zu entwickeln, die von Grundprinzipien aus eine simulierte Welt lernen, Schlüsselideen darüber, wie Menschen lernen, etwas, das Legg in seiner akademischen Karriere erforscht hat. Genau wie Sie oder ich als Kind etwas über die Welt lernen würden, ist dies ein sehr grundlegender Ansatz für dieses Lern- und Allgemeinheitsproblem, sagt Legg von DeepMind Lab.
Andere KI-Experten begrüßten den Start von DeepMind Lab. Es ist sehr gut, dass sie mehr Umgebungen veröffentlichen, sagt Ilya Sutskevar, Mitbegründer und Forschungsleiter bei OpenAI, einer gemeinnützigen Organisation, die sich der Grundlagenforschung und deren Veröffentlichung verschrieben hat. Je mehr Umgebungen Reinforcement Learning Agents zur Verfügung haben, desto schneller wird sich das Feld weiterentwickeln.
Zoubin Gharahmani , Professor an der University of Cambridge in Großbritannien, sagt, dass DeepMind Lab und andere Plattformen für bestärkendes Lernen Fortschritte transparenter machen, indem sie es Forschern ermöglichen, die Ideen der anderen zu testen.
Gahrahmani stellt jedoch auch fest, dass bestehende Verstärkungsansätze den menschlichen Fähigkeiten nicht immer so gut entsprechen. Zum Beispiel benötigt ein Mensch normalerweise viel weniger Spielzeit, um ein bestimmtes Videospiel oder Brettspiel zu beherrschen. Reinforcement-Learning-Ansätze seien sehr datenineffizient, sagt er. Wie bringen wir Systeme dazu, in einem Tempo zu lernen, das mit Menschen vergleichbar ist?