一场让AI和动物比拼觅食能力的“奥运会”

1950年,艾伦·麦席森·图灵提出了图灵测试。他认为,如果机器人和人类在相互隔开的情况下进行沟通,经过多次提问交流后,如果有超过三成的人类不能确认对方是否为机器人,那么这台机器就会被认为具有人类智能。但遗憾的是,迄今为止,没有一台机器完成了这个任务。

尽管我们已经知道Alpha Go击败了顶尖职业围棋选手,Open AI在Moba比赛中战胜了电竞冠军,但这些AI,都是基于大量的数据录入、计算运行,遵循一套规则的专项机器人。AI缺乏自主思考、没有认知能力,目前依然是该领域无法跨越的难关。

最近,英国的研究人员们组织了一场特别的AI竞赛,这场竞赛便是源于动物认知领域。赛事取名为“动物-AI奥运会”,顾名思义,就是让AI与动物们一较高下。

比赛的目标非常简单:让AI与动物比拼觅食能力。官方提供了一个明确定义的虚拟场景平台,并给出在该平台上进行测试的认知能力的列表。参赛选手可以根据这些列表在赛前模拟海量的场景和障碍,训练出具备比赛要求的AI。为了保证公平性,赛场的真实布局和变量并没有事前公开,但从官方放出的几十篇动物智能研究中,能够窥见一些可供学习的案例。

比如从《伊索寓言》中产生灵感的《乌鸦喝水》,乌鸦可以投入石子,促使瓶中的水位升高来获取水分。当环境中出现石子和软木塞时,乌鸦或智能体必须学会从这两者中分辨出正确的工具。又如小狗咬住一根长木棍,通过宽度窄于木棍的障碍时,他必须学会侧身让木棍和自己,同时穿越障碍。

这些问题有可能会同时出现在一个场景中,这次奥运会的比赛方式,并不是提供一个确切问题交由选手解决,而是创造了一个虚拟的竞技场,让AI们在其中自由发挥。比赛的难度分为了十个等级,随着比赛进行,官方会不断加入对AI研究领域来说,十分困难的障碍因素,以此来测试AI通过学习后,在认知领域不同层面的能力值。

最简单的等级是觅食测试,在这个环境中没有设置任何障碍物, AI们只需要在规定的时间里,尽可能多的寻找到食物。较为困难的是诸如目标存在持续性的测试,人和动物其实都具备一个简单的意识:当事物离开自己的视线时,它依然存在。但大部分的AI系统还不具备这样的能力,在这个测试中,AI只有明白这个道理才能够成功寻觅到食物。不过,最为棘手的还是关卡的未知性,和被测试的动物一样,所有AI都没有事先熟悉场地的机会,一切阻挠因素都是首次出现且随机放置的,机器必须是个擅长适应环境的智慧体,才可能在这次选拔中脱颖而出。

可一个机器能够成长到熟练处理意外变化,是一件十分困难的事情。预先计划、执行复杂决策、因果推理,每一项对于AI来说,都需要很长的路要走。因此,即便是与最简单的动物对决,这似乎也是一场必败的比赛。不过无论胜利与否,这场奥林匹克竞赛带来的意义,远比制造出像动物一样找到食物的AI大得多。寻找在这类场景中更好的学习算法,可能更为重要。

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