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威尼斯在线注册:任务组合下训练的非动物都与其他三只非动物参加比赛

时间:2021/10/10 7:55:34   作者:   来源:   阅读:10   评论:0
内容摘要:李菲菲说:“我们通常关注人工智能如何实现人类大脑神经元的功能,但如果将人工智能视为具有实体的东西,那将是一个完全不同的范式。”关于这项研究,该论文的第一作者AgrimGupta告诉,“最终目标将是拥有生活在‘人类创造的和为人类创造的’世界中的物理代理。”“现在,我们看到人工智能在视觉和语言研究方面取得了巨大进展,并将降...

李菲菲说:“我们通常关注人工智能如何实现人类大脑神经元的功能,但如果将人工智能视为具有实体的东西,那将是一个完全不同的范式。”

关于这项研究,该论文的第一作者Agrim Gupta告诉,“最终目标将是拥有生活在‘人类创造的和为人类创造的’世界中的物理代理。”

“现在,我们看到人工智能在视觉和语言研究方面取得了巨大进展,并将降低在‘虚拟/网络’世界中做事的成本。而是帮助老人或帮助人类做危险的工作。对人类生活产生积极影响的技术仍然遥不可及。所以当我们有实体代理时,影响将是巨大的,希望能让人类变得更好。”

该研究小组创建了一个计算机模拟的“游乐场”,在这里,类似节肢动物的“动物”(通用动物的缩写,发音为“yoo-nimals”)可以学习,并受到突变和自然选择的影响。的影响力。

每个环境的模拟从576种独特的动物开始,它们由一个“球体”(头)和一个“身体”组成,“身体”由不同数量的圆柱形四肢以各种方式排列。每一个非动物都以相同的方式感知世界,并以相同的神经结构和学习算法开始。换句话说,所有的动物都以相同的智力水平开始他们的虚拟生活——只是他们的体型不同。

在学习阶段,Unimal必须在多变的地形上移动一个障碍物到目标位置,地形有不同的难度——平坦的地形、块状山脊、台阶或平滑的小山。

该团队使用了一种竞赛式的达尔文进化论方案。每只在相同环境/任务组合下训练的非动物都与其他三只非动物参加比赛,获胜者被选中繁殖一个后代。后代在面临与父母相同的任务之前,会经历一个涉及四肢或关节变化的单一突变。所有的动物(包括优胜者)都参加过多次比赛,只有在新后代出现时才会变老。

在训练了4000种不同的形式后,研究人员结束了模拟。在那时,在每种环境中存活下来的动物平均经历了10代的进化,他们有各种各样的成功形式,包括两足动物、三足动物和四足动物,有或没有手臂。

在每个环境中完成这种进化3次(训练4000种不同的形式)后,研究小组从每个环境中挑选出表现最好的10只动物,从一开始就训练它们执行8项新任务。例如,绕过障碍,操纵一个球,或推动一个盒子向上倾斜。

结果表明,地形变化条件下的小动物比平坦地形下的小动物进化得更好,操纵盒子的小动物在地形变化条件下进化得最好。经过10代的进化,最成功的动物在体型上适应得非常好,它们花一半的时间来学习与最早一代相同的任务。


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