你是否還記得，兒童時(shí)代是如何學(xué)會(huì)認(rèn)路的?比如說(shuō)去朋友家里，或者是去學(xué)校上學(xué)?可能你并沒(méi)有地圖作參考，但是只需要記住街道外觀，就可以沿著道路和轉(zhuǎn)彎到達(dá)，這個(gè)過(guò)程你可能會(huì)迷路，但最終可以通過(guò)路標(biāo)走到正確位置。那么你有沒(méi)有想過(guò)，AI能否也像人類(lèi)或動(dòng)物那樣，不通過(guò)地圖就學(xué)會(huì)導(dǎo)航呢?
谷歌最新研究顯示，AI可以在不訪問(wèn)環(huán)境地圖情況下，在外觀多樣化的環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航。在這項(xiàng)研究中，技術(shù)人員使用了來(lái)自谷歌街景的第一人稱(chēng)視角照片，將AI變成了真正的城市人——它可以利用視覺(jué)信息，來(lái)學(xué)習(xí)如何在多個(gè)城市中進(jìn)行導(dǎo)航(需強(qiáng)調(diào)的是，研究是關(guān)于廣義導(dǎo)航而非駕駛的;并未使用交通信息，也沒(méi)有嘗試制作車(chē)輛模型)。
AI不借助地圖和GPS也能導(dǎo)航
據(jù)DeepMind科學(xué)家Piotr Mirowski表示，“解決導(dǎo)航任務(wù)時(shí)需要回答兩個(gè)問(wèn)題，你在哪兒?以及如何到想去的地方?這可以是沒(méi)有智能手機(jī)的孩子在某地區(qū)行走，小鳥(niǎo)學(xué)習(xí)飛回巢穴，或是機(jī)器人等等情形。因此該研究要從現(xiàn)實(shí)生活獲取靈感。”
與傳統(tǒng)方法(依賴(lài)于顯式映射和探索)不同，谷歌嘗試了學(xué)習(xí)人類(lèi)過(guò)去常使用的那種方法進(jìn)行導(dǎo)航(沒(méi)有地圖、GPS定位或其它輔助手段，只使用視覺(jué)觀察)，通過(guò)記住周邊環(huán)境，以及試錯(cuò)來(lái)完成導(dǎo)航記憶的構(gòu)建。谷歌創(chuàng)建了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理(agent)，能輸入從環(huán)境中觀察到的圖像，并預(yù)測(cè)在該環(huán)境中它該采取的下一步行動(dòng)，研究中主要通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行端到端訓(xùn)練，并利用了城市規(guī)模的真實(shí)世界數(shù)據(jù)，包括復(fù)雜的十字路口、人行道、隧道，以及橫跨倫敦、巴黎和紐約的各種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等。
可轉(zhuǎn)移到新城市的模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
該人工代理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三部分構(gòu)成：能夠處理圖像并提取視覺(jué)特征的卷積網(wǎng)絡(luò)、特定于地區(qū)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，蘊(yùn)含著記憶環(huán)境以及學(xué)習(xí)“這里”(當(dāng)前位置)和“那里”(目標(biāo)位置)表征的任務(wù)、以及制定代理行動(dòng)導(dǎo)航規(guī)則的，不因地區(qū)改變的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)。
其中，特定于地區(qū)的模塊被設(shè)計(jì)成可互換的，而且該模塊對(duì)代理(agent)導(dǎo)航的城市來(lái)說(shuō)是獨(dú)一無(wú)二的，但視覺(jué)模塊和策略模塊可以不因地區(qū)改變。舉例來(lái)講，上圖a為城市導(dǎo)航架構(gòu)示例，b為多城市導(dǎo)航架構(gòu)(每個(gè)城市都有其特定區(qū)域路徑)示例，c則為代理(agent)調(diào)整到新城市時(shí)的訓(xùn)練和遷移過(guò)程。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就像人類(lèi)一樣，當(dāng)代理(agent)訪問(wèn)新城市時(shí)，它必須學(xué)習(xí)一套新的路標(biāo)，但不需要重新學(xué)習(xí)視覺(jué)表征或行為(比如沿著道路向前，十字路轉(zhuǎn)彎等)。因此通過(guò)多城市架構(gòu)，可以現(xiàn)在一系列城市中進(jìn)行訓(xùn)練，然后凍結(jié)策略網(wǎng)絡(luò)和視覺(jué)卷積網(wǎng)絡(luò)，只保留用于新城市的新特定區(qū)域路徑。總的來(lái)說(shuō)，這種方法能讓代理(agent)學(xué)會(huì)新知識(shí)，而且不會(huì)忘記已學(xué)過(guò)知識(shí)，就像人類(lèi)到了新城市(地區(qū))要通過(guò)記住各類(lèi)建筑和環(huán)境方便出行，卻又不會(huì)忘記以前曾待過(guò)的城市(或區(qū)域)那樣。
寫(xiě)在最后
谷歌團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，“研究導(dǎo)航是研究和發(fā)展AI的基礎(chǔ)，嘗試在人工代理(agent)中復(fù)制導(dǎo)航也能幫助科學(xué)家了解其生物學(xué)基礎(chǔ)。” 雖然該技術(shù)在現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用目前尚未就緒，但未來(lái)或可用于自動(dòng)駕駛(無(wú)人機(jī)或其它智能設(shè)備)在沒(méi)有可靠地圖數(shù)據(jù)區(qū)域的導(dǎo)航。
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