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[導(dǎo)讀] 通過(guò)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”,讓每個(gè)智能體適應(yīng)周圍環(huán)境和群體協(xié)作。未來(lái)的分布式機(jī)器人可以互相學(xué)習(xí),一起工作,共同完成復(fù)雜任務(wù)。分布式智能體(Agent)具有自主性、交互性、反應(yīng)性和主動(dòng)性。 據(jù)美國(guó)《

通過(guò)“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”,讓每個(gè)智能體適應(yīng)周圍環(huán)境和群體協(xié)作。未來(lái)的分布式機(jī)器人可以互相學(xué)習(xí),一起工作,共同完成復(fù)雜任務(wù)。分布式智能體(Agent)具有自主性、交互性、反應(yīng)性和主動(dòng)性。

據(jù)美國(guó)《連線》雜志網(wǎng)站近日?qǐng)?bào)道,目前大部分人工智能研究都集中在個(gè)體智能體(Agent,指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體)上,人工智能系統(tǒng)也一直是作為個(gè)體運(yùn)作,但這些個(gè)體智能體不能組合成一個(gè)團(tuán)隊(duì)來(lái)學(xué)習(xí)、工作,也不能相互協(xié)作完成相應(yīng)的任務(wù)。這種工作模式喪失了一個(gè)巨大的機(jī)會(huì),未來(lái)機(jī)器人應(yīng)該一起工作,互相學(xué)習(xí)。

在分布計(jì)算領(lǐng)域,人們通常把在分布式系統(tǒng)中持續(xù)自主發(fā)揮作用并具有自主性、交互性、反應(yīng)性和主動(dòng)性的計(jì)算實(shí)體稱為Agent。例如一輛單獨(dú)行駛在街道上的汽車,一種能根據(jù)周圍環(huán)境變化而不斷調(diào)整的恒溫器。

未來(lái)機(jī)器人可以互相學(xué)習(xí),共同工作,從而改變物流(機(jī)器人完成訂單并送貨上門)和太空探索(機(jī)器人合作探索新領(lǐng)域)等行業(yè)。而真正的挑戰(zhàn)是為這些人工智能機(jī)器人在實(shí)驗(yàn)室之外的真實(shí)世界做好準(zhǔn)備,這才是人工智能應(yīng)該涉獵的領(lǐng)域。

現(xiàn)實(shí)世界遠(yuǎn)比人工智能機(jī)器人開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境復(fù)雜。在團(tuán)隊(duì)工作中,人類會(huì)思考,其他人在做什么?如何共同完成任務(wù)?這個(gè)任務(wù)會(huì)發(fā)生怎樣的變化?等等。而這些問(wèn)題,都將是機(jī)器人以團(tuán)隊(duì)形式工作時(shí)所需要“考慮”的。為了讓機(jī)器人以群體形式工作,讓智能體在周邊環(huán)境中反復(fù)試驗(yàn),像人類一樣學(xué)習(xí)。利用他們自己開(kāi)發(fā)的新算法,以及機(jī)器人行業(yè)的經(jīng)驗(yàn),對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)化,使用了一種名為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),讓它們適應(yīng)周邊環(huán)境。

團(tuán)隊(duì)甚至更進(jìn)一步研究了“多智能體”參與時(shí)發(fā)生了什么?!岸嘀悄荏w”強(qiáng)化學(xué)習(xí)這門新興學(xué)科存在許多難題,包括:如何讓獨(dú)立的智能體在其他方面建立共識(shí)并達(dá)成一致?如何確保它們之間不斷的交談不會(huì)淹沒(méi)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)?當(dāng)一個(gè)有人工智能功能的機(jī)器人認(rèn)為自己知道正確的做事方式,但它卻錯(cuò)了時(shí)又會(huì)發(fā)生什么?

只有出現(xiàn)了可行的深度學(xué)習(xí) 平臺(tái),才有可能真正回答這些問(wèn)題。亞馬遜的EC2 GPU實(shí)例支持的AWS深度學(xué)習(xí)AMI環(huán)境,這些實(shí)例不需要管理機(jī)架和服務(wù)器,就可以在云上執(zhí)行非常復(fù)雜的計(jì)算。他們的最終目標(biāo)是訓(xùn)練和運(yùn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的速度和準(zhǔn)確性,以保證機(jī)器人足以應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中行為的影響。比如,當(dāng)機(jī)器人意見(jiàn)不一致時(shí),它們之間不斷的嘮叨不會(huì)淹沒(méi)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

在智能機(jī)器人共同學(xué)習(xí)的理想生態(tài)系統(tǒng)中,整體大于部分之和,這需要重大的技術(shù)努力才能實(shí)現(xiàn)。

在亞馬遜云服務(wù)(AWS)、波音和IBM聯(lián)合資助下,豪的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)進(jìn)行了一段時(shí)間的深入研究,通過(guò)足夠的計(jì)算能力運(yùn)行復(fù)雜的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,使一群機(jī)器人保持不斷的通信,并在聯(lián)機(jī)中調(diào)整它們的行為。新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)被稱為分層多智能體教學(xué),通過(guò)優(yōu)化獎(jiǎng)勵(lì)功能和更有效的溝通,成功地提高了機(jī)器人在團(tuán)隊(duì)范圍內(nèi)的學(xué)習(xí)和協(xié)作整合解決問(wèn)題的能力。利用基于云的服務(wù),團(tuán)隊(duì)中的每個(gè)成員都可以根據(jù)自己的需要,訪問(wèn)盡可能多的計(jì)算能力。

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