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O novo trabalho de Li Feifei sobre a assinatura "Nature": se a AI tiver um corpo, será mais inteligente?

Se a IA tiver um corpo, ele se tornará mais inteligente?

A resposta é, sim.

Recentemente, a pesquisa da equipe liderada pelo professor Li Feifei, na Universidade de Stanford, descobriu que as formas físicas afetarão a capacidade de adaptação e aprendizado do unimal biológico virtual em um ambiente complexo, e o ambiente complexo também promoverá a evolução da inteligência morfológica. zuma slot

Esta pesquisa intitulada "Inteligência incorporada por meio de aprendizado e evolução" apareceu na revista das comunicações da natureza.

"Geralmente nos concentramos em como a IA percebe a função do nervo no cérebro humano. No entanto, ver a IA como uma entidade física será um paradigma completamente diferente", disse Li Feifei.

Em relação a este estudo, o primeiro autor do artigo Agrim Gupta disse à Surging News (www.thepaper.cn) que "o objetivo final será uma inteligência física que vive em um mundo que vive‘ criado por humanos e criado para seres humanos ". zuma slot

"Agora, vimos um grande progresso na pesquisa de inteligência artificial em visual e idioma e reduziremos o custo de fazer as coisas no mundo" virtual/rede ". Alcance. zuma slot

A equipe de pesquisa criou uma simulação de computador "Playground", onde é chamado de "Unimals" (abreviação de animais em geral, pronunciados "Yoo-Nimals"). zuma slot

A simulação de cada ambiente começa com 576 unimais únicos.Cada Unimal percebe o mundo da mesma maneira e começa com a mesma arquitetura de neuroma e algoritmo de aprendizado.Em outras palavras, todos os unimais iniciaram sua vida virtual no mesmo nível de inteligência -mas a forma do corpo é diferente. zuma slot

Na fase de aprendizado, o Unimal deve mover um bloco para a posição alvo no terreno variável, e o terreno tem diferentes dificuldades -terrenos flat, cordilheiras irregulares, escadas ou colinas lisas.

A equipe adota uma solução de evolução do campeonato Darwin.Antes que os descendentes enfrentassem as mesmas tarefas que seus pais, eles tiveram que passar por uma única mutação envolvendo mudanças físicas ou articulares.Todos os Unimals (incluindo vencedores) participaram de muitas competições e apenas com o surgimento da nova prole a envelhecerão.

Depois de treinar 4.000 formas diferentes, os pesquisadores terminaram a simulação.Naquela época, o Unimal, que sobreviveu a cada ambiente, em média, 10 gerações evoluíram, com uma variedade de formas bem -sucedidas, incluindo dois animais com pés, animais de três pernas e animais de quatro pernas, e não havia braços.

Depois de concluir três evolução (treinamento de 4.000 formas diferentes) em cada ambiente, a equipe de pesquisa seleciona os 10 melhores animais de cada ambiente e começa a treiná -los para executar oito novas tarefas. uma caixa para inclinar.

Finalmente, descobriu -se que a evolução unimal na mudança de terreno era melhor do que no terreno plano, e o unimal manipulando a caixa no terreno em mudança era o melhor.Após a 10ª geração de evolução, o Unimal mais bem -sucedido se adaptou muito bem em forma.

Isso também é consistente com as suposições propostas pelo psicólogo americano James Mark Ba ​​Ldwin no final do século XIX.Gupta explicou que "naturalmente escolhe mudanças físicas que podem obter um comportamento superior mais rápido".

Como a inteligência avançada em ambientes mais complexos pode aprender novas tarefas mais rápidas e melhores, Gupta e seus colegas acreditam que permitir a simulação de inteligência física (agente incorporado) evoluirá no ambiente cada vez mais complexo será desenvolvido no mundo real nos robôs do mundo real que executam Várias tarefas fornecem inspiração. zuma slot

"Os seres humanos não sabem necessariamente como projetar corpos de robôs para tarefas estranhas, como escalar reatores nucleares para extrair resíduos, alívio de desastres após o terremoto, guiando os robôs nano a se exercitar no corpo humano, incluindo fazer pratos ou dobrar roupas. A saída é fazer a evolução para projetar esses robôs. zuma slot

Diante de como essa pesquisa ajudará especificamente a implementação dessas tarefas, Gupta disse ao Surging News: "Outra maneira de ver essa pesquisa não é mais criar algoritmos inteligentes, mas você pode ter a forma física correta, de modo a facilmente Complete a tarefa de mão.

Em relação ao próximo plano de pesquisa, Gupta revelou que o trabalho atual envolve quase apenas a superfície, e o ambiente de simulação atual e o comportamento de aprendizado ainda são muito simples. "Esperamos expandir o escopo e, ao mesmo tempo, o corpo inteligente atual é estendido a múltiplos múltiplos.

Repórter de notícias crescente Shao Wen