#⃣ 🍢 👐🏾 DeepMind允许免费访问虚拟机学习环境 👌🏻 💇🏻 🧒🏼

最近，DeepMind部门（现在是Alphabet控股的一部分）的代表宣布向开发人员免费提供DeepMind Lab平台的源代码。这是基于Quake III的机器学习服务，旨在用于人工智能培训。即-学习如何在没有人为干预的情况下解决三维空间中的问题。该平台的核心是Quake III Arena游戏引擎。

在游戏世界中，人工智能具有球形的形状，并具有在探索周围空间时飞行的能力。开发人员设定的目标是，教授弱化的AI形式以“了解”正在发生的事情，并对虚拟世界中发生的各种情况做出响应。一个“角色”可以执行一系列动作，穿越迷宫并研究周围环境。

DeepMind首席研究员Shane Legge 说： “我们正在尝试开发各种形式的AI，以执行从游戏世界的常规研究到采取任何行动并对其后果进行分析的多种任务。”

专家希望AI可以通过反复试验来学习。在这种情况下，游戏几乎是理想的选择。例如，以前他们在DeepMind中使用（现在正在使用）Atari游戏机，以教导神经网络执行游戏所需的顺序动作。

但是，与Atari图形简单玩具的扁平世界相比，可以改变的开放三维世界代表了一个学习AI的更有希望的环境。三维世界中的AI具有明确的任务，这些任务按顺序改变，以至于解决每个先前的任务所获得的经验对于AI解决后续的任务很有用。

三维环境的优势在于，它可以用于训练计算机系统，以应对机器人在现实世界中可能遇到的各种问题。使用此模拟器，可以毫无问题地训练工业机器人。在某些情况下，使用虚拟环境工作并不比“手动”教授此类系统容易。

同时，大多数现代神经网络都被开发用来解决一个特定问题（例如图像处理）。新平台的开发者承诺，它将帮助创建一种通用形式的AI，该AI可以解决许多任务。而且，在这种情况下人们的帮助下，不需要计算机系统。神经网络环境的生成每次都以随机顺序发生。

根据该平台的开发人员的说法，它有助于以与儿童学习相同的方式来学习人工智能。 DeepMind的一名员工举了一个例子：“您或我在童年时代如何研究世界”。 “机器学习社区一直非常开放。我们每年发表约100篇文章，此外，我们还为许多项目打开了源代码。”

现在，Google DeepMind 已打开 DeepMind Lab 的源代码，并将其发布在GitHub上。因此，任何人都可以下载平台代码并对其进行修改以满足他们的需求。该项目的代表宣布，连接的专家可以通过将自己的项目上传到GitHub来自己创建新的游戏关卡。这可以帮助整个社区更快，更有效地实现其目标。

这个项目不是DeepMind的唯一项目。上个月，其代表与动视暴雪公司达成了合作协议。目标是将 Starcraft 2环境变成用于人工智能的测试平台。也许在不久的将来其他游戏开发商也将加入这个项目。顺便说一句，游戏环境中的AI并没有获得比敌人更多的优势，仅使用视觉信息进行宣传像个男人。

实际上，这意味着Google AI必须在任何给定时间预测敌人在做什么，以便充分响应“敌人”的行动。此外，有必要快速应对超出计划的范围。所有这些都将允许测试人工智能的下一个水平。 Deepmind的创始人Demis Hassabis说：“最终，我们希望利用这些能力来解决全球性问题。（Deepmind于2014年被Google收购，并且正在根据被收购公司的成就来开发AI）。”

AI专家会谨慎地批准该项目。 OpenAI的联合创始人Ilya Sutskevar说：“好处是它们提供了多种类型的环境。”他继续说：“系统遇到的环境类型越多，它演化的速度就越快。”实际上，三维AI学习环境包含1000多个级别和类型的环境。

剑桥大学教授Zoubin Gahrahmani认为，DeepMind实验室和其他可增强人工智能开发的平台有助于进步，使研究人员能够访问发达的环境。同时，项目像这样，相当透明。他还注意到一个人达到一定程度的游戏所需的时间比计算机要少得多。因此，这位教授怀疑，人工智能（它的软弱形式）至少很难在学习速度上达到一个人的水平。

DeepMind允许免费访问虚拟机学习环境

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