模擬 AI 生物展示了身心如何共同進化和成功

模擬 AI 生物展示了身心如何共同進化和成功

人工智能通常被認為是無形的:像程序一樣漂浮在數字空間中的思想。 但是人類的思想與我們的身體深深地交織在一起,一項在模擬環境中執行任務的虛擬生物的實驗表明,人工智能可能會從身心設置中受益。

斯坦福大學的科學家們對我們自己從斑點到使用工具的猿類進化過程中的身心相互作用感到好奇。 會不會是大腦受身體能力的影響,反之亦然? 一個多世紀以前就有人提出過,事實上,很明顯,用抓握的手比用較少分化的附屬物更快地學會操縱物體。

很難知道 AI 是否也可以這樣說,因為它們的開發更加結構化。 然而,這樣一個概念提出的問題令人信服:如果人工智能從一開始就已經進化到能夠更好地學習和適應世界,那麼它能否更好地學習和適應世界?

他們設計的實驗在某些方麵類似於幾十年來用於測試進化算法的模擬環境。 您設置了一個虛擬空間並將簡單的模擬生物放入其中,只是一些以隨機方式移動的連接幾何形狀。 從一千個這樣的扭動形狀中,你挑選出扭動最遠的 10 個,並對它們進行一千種變化,並一遍又一遍地重複。 很快你就會有一些多邊形在虛擬表面上進行非常順利的行走。

不過,這都是老話了:正如研究人員所解釋的那樣,他們需要使他們的模擬更加穩健和可變。 他們不是簡單地嘗試製作可以四處走動的虛擬生物,而是研究這些生物如何學會做他們所做的事情,以及某些生物是否比其他生物學得更好或更快。

為了找出答案,該團隊創建了一個與舊模擬類似的模擬,將他們稱為“unimals”(對於“通用動物”,我們將看看這個術語是否流行)的模擬人生放入其中,一開始只是為了學習走。 簡單的形狀有一個球形的“頭”和一些分支狀的關節四肢,它們發展出許多有趣的步行。 有些人蹣跚前行,有些人發展出一種蜥蜴般的關節式行走,而另一些人則是一種揮舞但有效的風格,讓人想起陸地上的章魚。

CG“unimals”以不同方式行走的動畫圖像。

看著他們走! 圖片來源: 斯坦福

到目前為止,與舊的實驗非常相似,但相似之處或多或少結束了。

這些unimals中的一些在不同的母星上長大,就像起伏的山丘或低矮的障礙物讓他們爬過。 在下一階段,來自這些不同地區的獨角獸將在更複雜的任務上展開競爭,看看是否像人們常說的那樣,逆境是適應性之母。

“該領域的幾乎所有先前工作都是在簡單平坦的地形上進化出智能體。 此外,從某種意義上說,沒有學習,即控制器和/或代理的行為不是通過與環境的直接感覺運動交互來學習的,”合著者 Agrim Gupta 向 TechCrunch 解釋說,換句話說,它們通過生存而進化,但沒有真正邊做邊學。 “這項工作第一次在復雜環境中同時進行進化和學習,比如有台階、丘陵、山脊和移動的地形,以便在這些複雜環境中進行操作。”

來自每個環境的前 10 名 unimals 被安排在任務範圍內,從新的障礙到將球移動到目標、在山上裝箱或在兩點之間巡邏。 在這裡,這些“角斗士”真正展示了他們的虛擬勇氣。 已經學會在多變地形上行走的 Unimals 比他們的平地表親更快地學習新任務,並且執行得更好。

CG 'unimals' 在不同的地形上行走並嘗試各種任務。

圖片來源: 斯坦福

“本質上,我們發現進化迅速選擇了學習速度更快的形態,從而使早期祖先在生命後期學習的行為能夠在後代生命早期表現出來,”作者在今天發表在期刊上的論文中寫道。自然。

他們不僅學會了更快地學習; 進化過程選擇了身體類型,使他們能夠更快地適應並更快地應用課程。 在平坦的地形上,八爪魚翻板可能會讓你同樣快地到達終點線,但選擇山丘和山脊的身體配置是快速、穩定和適應性強的。 將這具身體帶入角斗場,讓那些來自硬敲門學校的unimals在比賽中佔了上風。 他們多才多藝的身體能夠更好地運用他們的思想進行測試的經驗教訓,很快他們就將他們的軟盤競爭拋在了腦後。

除了提供一些在虛擬地形上飛馳的 3D 簡筆劃的有趣 GIF 之外,這一切意味著什麼? 正如論文所說,該實驗“打開了進行大規模計算機實驗的大門,以產生關於學習和進化如何協同創造環境複雜性、形態智能和控制任務的可學習性之間的複雜關係的科學見解。”

例如,假設您有一項相對複雜的任務,您希望使用四足機器人自動爬樓梯。 您可以手動設計動作,或者將自定義動作與 AI 生成的動作相結合,但也許最好的解決方案是讓代理從頭開始發展自己的動作。 實驗表明,讓身體和控制它的思想協同進化可能會帶來真正的好處。

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