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Un mondo 3D per agenti di intelligenza artificiale più intelligenti
Google DeepMind, una sussidiaria di Alphabet che si concentra sul fare progressi fondamentali verso l'intelligenza artificiale generale, sta rilasciando oggi un nuovo mondo virtuale 3-D, rendendolo disponibile ad altri ricercatori per sperimentare e modificare come desiderano.
La nuova piattaforma, chiamata DeepMind Lab, assomiglia a un gioco per computer sparatutto in prima persona in 3-D. All'interno del mondo, un agente di intelligenza artificiale assume la forma di una sfera fluttuante in grado di percepire l'ambiente circostante, muoversi ed eseguire semplici azioni. Gli agenti possono essere addestrati a svolgere vari compiti attraverso una forma di apprendimento automatico che prevede la ricezione di ricompense positive. Semplici attività di esempio che verranno fornite in bundle con la piattaforma includono la navigazione in un labirinto, la raccolta di frutta e l'attraversamento di passaggi stretti senza cadere.
Stiamo cercando di sviluppare questi agenti di intelligenza artificiale in grado di imparare a svolgere bene un'ampia gamma di compiti osservando l'ambiente e osservando ciò che accade, afferma Shane Legg, capo scienziato e cofondatore di DeepMind.
L'azienda utilizza internamente da tempo versioni dell'ambiente, precedentemente note come Labyrinth (vedi 'Come Google Plans to Solve Artificial Intelligence'). In precedenza ha fatto i suoi primi grandi titoli creando agenti di intelligenza artificiale in grado di imparare, attraverso tentativi ed errori, come giocare a molti videogiochi Atari (vedi AI Masters Space Invaders di Google).
Un mondo 3D aperto e personalizzabile offre agli agenti sfide più complesse e visivamente ricche, ma significa anche una gamma molto più ampia di potenziali attività. DeepMind Lab potrebbe portare ad algoritmi di intelligenza artificiale in grado di trasferire il loro apprendimento da un'attività all'altra.
Avere agenti di intelligenza artificiale che lavorano all'interno di un ambiente 3-D potrebbe anche avere vantaggi per lo sviluppo di algoritmi per controllare i sistemi che funzionano nel mondo reale come i robot industriali, afferma Legg.
Inoltre, l'idea di creare agenti che imparino a conoscere un mondo simulato dai principi di base attinge a idee chiave su come gli esseri umani imparano, qualcosa che Legg ha esplorato nella sua carriera accademica. Proprio come tu o io impareremmo a conoscere il mondo da bambino, è un approccio molto fondamentale a questo problema di apprendimento e di generalità, dice Legg di DeepMind Lab.
Altri esperti di intelligenza artificiale hanno accolto favorevolmente il lancio di DeepMind Lab. È molto positivo che stiano rilasciando più ambienti, afferma Ilya Sutskevar, cofondatore e direttore della ricerca di OpenAI, un'organizzazione no profit dedita alla ricerca di base e al suo rilascio pubblicamente. Più ambienti hanno accesso agli agenti di apprendimento per rinforzo, più velocemente il campo avanzerà.
Zoubin Ghahrahmani , professore all'Università di Cambridge nel Regno Unito, afferma che DeepMind Lab e altre piattaforme per l'apprendimento per rinforzo rendono i progressi più trasparenti consentendo ai ricercatori di testare le reciproche idee.
Tuttavia, Gahrahmani osserva anche che gli approcci esistenti al rinforzo non sempre sono all'altezza delle capacità umane. Ad esempio, di solito un essere umano impiega molto meno tempo di gioco per padroneggiare un particolare videogioco o gioco da tavolo. Gli approcci di apprendimento per rinforzo sono molto inefficienti in termini di dati, dice. Come facciamo in modo che i sistemi imparino a un ritmo paragonabile a quello degli umani?