211service.com
Een 3D-wereld voor slimmere AI-agenten
Google DeepMind, een dochteronderneming van Alphabet die zich richt op het maken van fundamentele vooruitgang in de richting van algemene kunstmatige intelligentie, brengt vandaag een nieuwe virtuele 3D-wereld uit, waardoor andere onderzoekers kunnen experimenteren met en wijzigen zoals ze willen.
Het nieuwe platform, genaamd DeepMind Lab, lijkt op een blokkerig 3D first-person shooter-computerspel. In de wereld neemt een AI-agent de vorm aan van een zwevende bol die zijn omgeving kan waarnemen, kan bewegen en eenvoudige acties kan uitvoeren. Agenten kunnen worden getraind om verschillende taken uit te voeren via een vorm van machine learning waarbij positieve beloningen worden ontvangen. Eenvoudige voorbeeldtaken die bij het platform worden geleverd, zijn onder meer navigeren door een doolhof, fruit verzamelen en smalle doorgangen doorkruisen zonder eraf te vallen.
We proberen deze kunstmatige-intelligentieagenten te ontwikkelen die kunnen leren goed te presteren op een breed scala aan taken door naar de omgeving te kijken en te observeren wat er gebeurt, zegt Shane Legg, hoofdwetenschapper en medeoprichter van DeepMind.
Het bedrijf gebruikt al geruime tijd versies van de omgeving, voorheen bekend als Labyrinth, intern (zie 'Hoe Google plannen maakt om kunstmatige intelligentie op te lossen'). Het haalde eerder de eerste grote krantenkoppen door AI-agenten te creëren die met vallen en opstaan konden leren hoe ze veel Atari-videogames moesten spelen (zie Google's AI Masters Space Invaders).
Een open en aanpasbare 3D-wereld biedt complexere en visueel rijkere uitdagingen voor agenten, maar betekent ook een veel breder scala aan potentiële taken. DeepMind Lab zou kunnen leiden tot AI-algoritmen die hun leerproces van de ene taak naar de andere kunnen overbrengen.
Als AI-agenten in een 3D-omgeving werken, kan dit ook voordelen hebben voor het ontwikkelen van algoritmen om systemen te besturen die in de echte wereld werken, zoals industriële robots, zegt Legg.
Bovendien komt het idee om agenten te creëren die leren over een gesimuleerde wereld vanuit basisprincipes, in op kernideeën over hoe mensen leren, iets wat Legg in zijn academische carrière heeft onderzocht. Net zoals jij of ik als kind over de wereld zouden leren, is het een zeer fundamentele benadering van dit leer- en algemeenheidsprobleem, zegt Legg van DeepMind Lab.
Andere AI-experts verwelkomden de lancering van DeepMind Lab. Het is heel goed dat ze meer omgevingen vrijgeven, zegt Ilya Sutskevar, medeoprichter en onderzoeksdirecteur bij OpenAI, een non-profitorganisatie die zich toelegt op het doen van fundamenteel onderzoek en het publiekelijk vrijgeven. Hoe meer omgevingen waar leeragenten voor versterking toegang toe hebben, hoe sneller het veld vooruit gaat.
Zoubin Ghahrahmani , een professor aan de Universiteit van Cambridge in het VK, zegt dat DeepMind Lab en andere platforms voor versterkend leren de voortgang transparanter maken door onderzoekers elkaars ideeën te laten testen.
Gahrahmani merkt echter ook op dat de bestaande benaderingen van versterking niet altijd even goed aansluiten bij de menselijke capaciteiten. Het kost een mens bijvoorbeeld veel minder speeltijd om een bepaald videospel of bordspel onder de knie te krijgen. Reinforcement learning-benaderingen zijn erg data-inefficiënt, zegt hij. Hoe zorgen we ervoor dat systemen leren in een tempo dat vergelijkbaar is met dat van mensen?