近日，兩個(gè)由OpenAI的研究人員開(kāi)發(fā)的一模一樣的機(jī)械臂——愛(ài)麗絲和鮑勃，可以在模擬情景中通過(guò)對(duì)弈互相學(xué)習(xí)，而不需要人為輸入文本。

其中一個(gè)虛擬機(jī)械臂已經(jīng)學(xué)會(huì)解決各種不同的難題——堆積木、擺放桌子、排列國(guó)際象棋棋子，并且每項(xiàng)任務(wù)不需要進(jìn)行再訓(xùn)練。這一切通過(guò)與另一個(gè)機(jī)械臂對(duì)弈得以實(shí)現(xiàn)。據(jù)了解，另一個(gè)機(jī)械臂經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，會(huì)給原本的機(jī)械臂臂帶來(lái)越來(lái)越難的挑戰(zhàn)。

這些機(jī)器人采用的是強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，即在不同情況下，通過(guò)試錯(cuò)來(lái)訓(xùn)練人工智能，并采取不同行動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。游戲包括在虛擬桌面上移動(dòng)物體。例如，通過(guò)以特定的方式排列物體，愛(ài)麗絲試圖設(shè)置對(duì)鮑勃來(lái)說(shuō)很難解決的謎題，而鮑勃會(huì)試圖解決愛(ài)麗絲的謎題。隨著它們的學(xué)習(xí)，愛(ài)麗絲會(huì)設(shè)置更復(fù)雜的謎題，而鮑勃也會(huì)越來(lái)越會(huì)解謎。

經(jīng)過(guò)愛(ài)麗絲設(shè)置的積木謎題的訓(xùn)練后，鮑勃便可以通用于一系列任務(wù)，包括擺放桌子和排列象棋棋子。

通常在多重任務(wù)處理中，深度學(xué)習(xí)模型必須在任務(wù)間進(jìn)行再訓(xùn)練。例如，AlphaZero（一款棋類(lèi)AI，可以通過(guò)自我博弈來(lái)學(xué)習(xí)）會(huì)使用單一算法教自己下國(guó)際象棋、將棋和圍棋——但每次只能下一盤(pán)棋。例如，下國(guó)際象棋的時(shí)AlphaZero不能下圍棋，下圍棋時(shí)的AlphaZero不能下將棋。因此，造出真正能同時(shí)處理多任務(wù)的機(jī)器，是走向更通用的人工智能道路上的一大未解難題。

訓(xùn)練AI同時(shí)執(zhí)行多重任務(wù)時(shí)會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題，即需要大量的例子。OpenAI則通過(guò)訓(xùn)練愛(ài)麗絲為鮑勃生成例子，用一個(gè)AI訓(xùn)練另一個(gè)AI來(lái)避免這個(gè)問(wèn)題。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，愛(ài)麗絲學(xué)會(huì)了設(shè)定目標(biāo)，比如建造一座積木塔，然后把它撿起來(lái)并加以平衡。鮑勃學(xué)會(huì)了利用虛擬環(huán)境的屬性，如通過(guò)摩擦力來(lái)抓取和旋轉(zhuǎn)物體。

截至目前，虛擬現(xiàn)實(shí)的訓(xùn)練只在虛擬環(huán)境中進(jìn)行，但OpenAI和其他機(jī)構(gòu)的研究人員正在將虛擬環(huán)境中訓(xùn)練的模型轉(zhuǎn)移到物理環(huán)境中，且越來(lái)越有起色。據(jù)悉，模擬環(huán)境可以讓AI在短時(shí)間內(nèi)處理大型數(shù)據(jù)集，然后研究人員會(huì)根據(jù)現(xiàn)實(shí)世界的環(huán)境再對(duì)其進(jìn)行微調(diào)。

該團(tuán)隊(duì)的研究人員表示，他們的最終目標(biāo)是訓(xùn)練這些機(jī)械臂去解決人類(lèi)可能要求它做的任何任務(wù)。與GPT-3一樣（GPT-3是一個(gè)能以各種不同方式使用語(yǔ)言的語(yǔ)言模型），這些機(jī)器人手臂是OpenAI打造多任務(wù)人工智能整體目標(biāo)的一部分，而使用一個(gè)AI來(lái)訓(xùn)練另一個(gè)AI也許是其中的關(guān)鍵所在?！觯ㄕ悦馈渡羁萍肌罚?/p>