一般而言，人工智能（AI）需要進(jìn)行特定訓(xùn)練才能勝任某項(xiàng)任務(wù)。英國“深度思維”公司開發(fā)出一款新型AI工具AdA，其能像人類一樣快速準(zhǔn)確地解決全新任務(wù)，最新研究或是科學(xué)家朝著最終開發(fā)出通用AI邁出的重要一步。相關(guān)研究近日刊發(fā)于論文預(yù)印本網(wǎng)站。

人類擅長在不同環(huán)境，包括全新環(huán)境中解決新問題，但AI系統(tǒng)往往只能解決被訓(xùn)練要解決的特定問題，當(dāng)游戲規(guī)則改變時(shí)，它們可能會(huì)陷入困境。

“深度思維”在開發(fā)下棋游戲AI方面取得的成功很大程度上源于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這種方式能讓AI學(xué)著如何在環(huán)境中拿到高分，表現(xiàn)出優(yōu)秀的成績。但即便如此，AI也必須再次接受訓(xùn)練，才能玩不同的游戲。

為克服這一限制，該公司一直在開發(fā)一種可在全新游戲中取得成功的AI。2021年，公司發(fā)布了新AI模型XLand，其可解決虛擬3D世界中的新任務(wù)。該虛擬環(huán)境包含70多萬個(gè)游戲，這些游戲都是自動(dòng)生成的，且只存在于虛擬世界中。

在最新研究中，“深度思維”團(tuán)隊(duì)通過在一組難度緩慢增加的數(shù)十億個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練不同版本的XLand，開發(fā)出了AdA工具。

當(dāng)“深度思維”團(tuán)隊(duì)在30個(gè)全新的定制任務(wù)上測(cè)試ADA時(shí)，其解決問題的表現(xiàn)和速度可與100名人類參與者相媲美，且能解決一些人們無法完成的任務(wù)。在規(guī)模更大、自動(dòng)化程度更高的1000項(xiàng)任務(wù)中，它可解決90%的任務(wù)。此外，該系統(tǒng)還可控制多個(gè)代理，讓其相互協(xié)調(diào)合作。

研究團(tuán)隊(duì)指出，能在不斷變化的環(huán)境中解決任務(wù)的AI，有望在人形機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車等多個(gè)領(lǐng)域大顯身手。