一般而言,人工智慧(AI)需要進行特定訓練才能勝任某項任務。英國“深度思維”公司開發出一款新型AI工具AdA,其能像人類一樣快速準確地解決全新任務,最新研究或是科學家朝著最終開發出通用AI邁出的重要一步。相關研究近日刊發于論文預印本網站。
人類擅長在不同環境,包括全新環境中解決新問題,但AI系統往往只能解決被訓練要解決的特定問題,當遊戲規則改變時,它們可能會陷入困境。
“深度思維”在開發下棋遊戲AI方面取得的成功很大程度上源於強化學習,這種方式能讓AI學著如何在環境中拿到高分,表現出優秀的成績。但即便如此,AI也必須再次接受訓練,才能玩不同的遊戲。
為克服這一限制,該公司一直在開發一種可在全新遊戲中取得成功的AI。2021年,公司發佈了新AI模型XLand,其可解決虛擬3D世界中的新任務。該虛擬環境包含70多萬個遊戲,這些遊戲都是自動生成的,且只存在於虛擬世界中。
在最新研究中,“深度思維”團隊通過在一組難度緩慢增加的數十億個任務上訓練不同版本的XLand,開發出了AdA工具。
當“深度思維”團隊在30個全新的定制任務上測試ADA時,其解決問題的表現和速度可與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。在規模更大、自動化程度更高的1000項任務中,它可解決90%的任務。此外,該系統還可控制多個代理,讓其相互協調合作。
研究團隊指出,能在不斷變化的環境中解決任務的AI,有望在人形機器人、自動駕駛汽車等多個領域大顯身手。