郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

下圍棋、打《星際2》、吃豆豆，DeepMind一直很愛“玩遊戲”，現在，他們要把AI扔到更沉浸的遊戲世界裡了。

和Unity的合作

昨晚，DeepMind和Unity雙方宣布，將合作開發一個虛擬環境，以供AI用來訓練。

這個虛擬世界可以實現在真實的物理環境中運行強化學習等機器學習算法。

快公司報導了這個虛擬環境中可進行的一系列動作：

△訓練四個腿的小機械結構走路

△讓小機器人打“醉拳”

△訓練狗子抓東西

以最後這個模擬狗子為例，Unity機器學習和AI副總裁Danny Lange介紹，這隻狗子AI正在這片虛擬的草地環境上訓練，一旦成功抓到木頭，它就可以得分。

一開始，狗子連自己的四肢都不會用，一路跌跌撞撞，才會勉強運動。

之後當他們開始以10,000 FPS訓練1000隻狗24小時後，狗群中“進化”出了一隻天賦異稟的狗子：不僅會抓木頭，還跳過了一個圈圈。

Unity不只做遊戲

在3D遊戲引擎方面，Unity可是一家獨大。根據其官方數據，50%的手遊和60%以上的AR/VR遊戲目前都用到了Unity的引擎。

不過，Unity可不只是一家遊戲引擎公司，他們還做機器學習，此前推出過機器學習智能體工具包ML-Agents，這個工具包可以讓研究人員和開發人員將使用Unity Editor創建的遊戲轉換為可以通過Python API進行深度強化學習、進化策略的訓練或其他機器學習方法訓練智能體的環境。

Unity在公布這次合作的部落格中稱：我們相信人工智能的未來正在被日益複雜的人機互動所塑造，Unity很自豪能夠成為實現這些互動的引擎。

創建模擬環境？Excited！

創建模擬環境這種玩法並不是DeepMind和Unity獨創的，此前英偉達的Issac模擬器就是為了訓練機器人而開發的模擬環境，能夠代替現實世界，讓機器人在這個符合現實世界物理規律的模擬環境中，以較低的成本和代價進行訓練。

顯然，DeepMind CEO哈撒比斯也認同這一點：

“遊戲和模擬從一開始就是DeepMind研究計劃的核心部分，這種方法已經在人工智能研究方面取得了重大突破，作為一名前遊戲設計師，我很激動能與Unity合作，創建虛擬環境，開發和測試我們的AI算法，來解決實際的問題。”

Danny Lange認為，創建模擬環境還可以用來做化學實驗，效果很可能好過真實環境中的實驗。她預測五年以後，基於AI的遊戲引擎就可以實現這一點。

—完—

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