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| 本文作者： 亞萌 | 2016-12-05 21:09 |
當人工智能領(lǐng)域大牛在西班牙NIPS會議酒店吃早餐的時候，Open AI 宣布開源了其新平臺“宇宙”（Universe）。這家由伊隆·馬斯克資助的非贏利性AI開源組織，在周一的上午搞了個大新聞，相信NIPS的餐桌上一定熱鬧非凡。當然，Open AI后續(xù)也在NIPS的會場展示了自己的成果。
Open AI 聯(lián)合創(chuàng)始人Greg Brockman 在Twitter上說道，“這個AI 訓練架構(gòu)，是我們從Open AI建立之初就在計劃著的”?？梢奜pen AI對這個平臺的重視。
那么這個敢以“宇宙”命名的 Universe是個什么東西呢？
OpenAI官網(wǎng)的介紹是：Universe軟件平臺，通過全世界的游戲、網(wǎng)頁和其它應用，來測量和訓練AI的普通智力。
在Universe上，AI智能體像人一樣使用電腦：觀看視頻，并操作鍵盤和鼠標（只不過是虛擬的）?？偠灾喝祟惪梢栽诰W(wǎng)絡上做的事情，Universe都可以讓AI智能體經(jīng)歷一遍，目的就是訓練智能體掌握類似于人類的“普通智力”。
如今的AI技術(shù)，已經(jīng)使計算機能看、能聽和翻譯，還能產(chǎn)生圖像、聲音和文本，AlphaGo甚至擊敗了李世石。
但是如今的AI技術(shù)仍然逃脫不了“窄AI”的范疇，也就是說，它可以在某一個特定領(lǐng)域達到超強表現(xiàn)，但是一旦超過這個領(lǐng)域，就無法工作。AlphaGo能在圍棋上輕松贏過任何人，但是沒法去玩其他的棋類游戲。
而Universe平臺，就是為了打破“窄AI”的樊籬而誕生的。其核心架構(gòu)由 Greg Brockman, Catherine Olsson和Alex Ray三人一起建構(gòu)。
OpenAI創(chuàng)始人Ilya Sutskever在接受《連線》采訪時說道：“一個AI智能體就是應該能夠解決你扔給它的任何問題。”這聽起來有點過于大膽了，甚至有點“天方夜譚”。但Sutskever將Universe與ImageNet作類比，他認為ImageNet幫助計算機能夠像人一樣地“看見”，如今谷歌和Facebook的眾多app已經(jīng)可以做到這一點了，而Universe要做的，就是將人工智能朝向每一個維度擴展。
早在今年4月，OpenAI 發(fā)布了一個名為Gym的工具包，用來開發(fā)和比較增強學習算法，包括了眾多訓練環(huán)境（Environments）。如今在Universe上，任何一個程序都可以轉(zhuǎn)變成一個Gym環(huán)境。
今天發(fā)布的Universe，可以在1000多個環(huán)境里運行，包括Flash 游戲、瀏覽器任務等。Universe 搞定了 Valve 和 Microsoft這樣的游戲巨頭，獲得了游戲授權(quán)。
（Universe平臺的部分合作方）
其實在游戲里訓練智能體不是新鮮事兒，因為游戲的內(nèi)容是可控的，有清晰的獎懲機制，所以智能體在其中可以穩(wěn)定地學習什么可以做，什么不可以做。比如加拿大阿爾伯塔大學提供了經(jīng)典游戲Atari的學習環(huán)境，微軟則基于Minecraft游戲打造了Malmo系統(tǒng)。
可以說，從訓練智能體這一點來看，視頻游戲已經(jīng)給真實世界帶來了積極的影響。
不過相比而言，Universe不僅可以在眾多游戲環(huán)境里，還能在瀏覽器任務等任何網(wǎng)絡環(huán)境里運行，其覆蓋面超過了以往任何同類系統(tǒng)。
DeepMind之前建立了一個可以在Atari游戲里訓練的智能體，并使用相似的技術(shù)來對谷歌全球數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡進行精細化訓練，以此來節(jié)省每年數(shù)百萬美金的成本支出。
Craig Quiter目前是Otto公司的工程師，這家自動駕駛卡車公司今年夏天被Uber收購。 在任職Otto之前，Quiter曾參與過Universe的開發(fā)工作，由于此前對該平臺早已熟悉，他對 Universe“省錢”的功能興致勃勃，正在打造一個可以玩“俠盜獵車手V”游戲的智能體。
目前Otto的自動駕駛系統(tǒng)可以在相對平穩(wěn)的環(huán)境下運行，但是在未來幾年，該公司希望可以隨時對路上遭遇的惡劣狀況做出反應，而“俠盜獵車手V”里此起彼伏的驚險車況，對于Otto的自動駕駛系統(tǒng)是個很好的訓練素材。
Sutskever表示，在長期看來，Universe平臺以后甚至可以用于“遷移學習”：智能體把一個場景中學到的東西應用到另一個場景。他表示目前已經(jīng)在著手建立一些智能體，將一個賽車游戲里學到的東西，應用在新的游戲里。
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