人工智能，無論其算法多先進，長久的深度學習，建立龐大的數(shù)據(jù)庫總是一款人工智能應用最底層也是最核心的技術。
從最初通過學習人類棋譜到“左右互搏”的AlphaGo，到訓練34小時便能完勝AlphaGo Zero的AlphaZero。學習、訓練才是人工智能無往不利的前提條件。
圍棋的外在學習條件并不復雜，深度學習算法、一組計算機以及一個圍棋程序便可組成AlphaZero最基本的組成部分。人工智能的應用前景異常寬廣，然而在某些領域，機器學習的外在條件需求遠比圍棋來的復雜，如工業(yè)機械臂、智能無人機等。
外在的困難總是能夠克服，一些程序員就試圖通過VR訓練AI。VR的虛擬世界是一個遵循物理規(guī)則無事時間規(guī)則的世界，在現(xiàn)實中，想要訓練一臺機械手臂抓取特定顏色的物體，需要將這種物體放于機器前面，通過算法，使之一遍遍的對這個物體進行識別、抓取、放置;而在虛擬世界里，機器可以在一秒內重復眾多次這樣的動作，而且還可以同時訓練一堆機器，然后找到里面最聰明的一個，將它的“大腦”程序復制出來，創(chuàng)建一堆同樣的機器再繼續(xù)訓練篩選。這種方式解決了部分現(xiàn)實中會出現(xiàn)場地、時間等的困難。
OpenAI就是其中之一，OpenAI是埃隆馬斯克創(chuàng)立的人工智能研究公司。這個非營利性的公司募集了10億美元，開發(fā)了一套新的自我學習系統(tǒng)。通過視覺網(wǎng)絡與模擬網(wǎng)絡兩者結合VR技術使AI進行深度學習。當人類在VR中演示一次某個動作后，比如將桌面藍色的小盒子疊放在紅色小盒子上這個動作，機器通過學習這一動作就可以執(zhí)行出相同的結果，并且不論桌面盒子擺放的順序如何，機器都可以準確執(zhí)行。
無獨有偶，微軟早在去年便開源了一個“空中信息與機器人平臺”，這是一款通過高級虛擬現(xiàn)實訓練人工智能的系統(tǒng)。可通過在VR的虛擬環(huán)境中模擬無數(shù)有細節(jié)差異的場景對無人機進行訓練。節(jié)省了大量枯燥無味且耗時巨大的工作，同時還能全面徹底的對無人機進行障礙物覆蓋。
除此之外，這套系統(tǒng)不止可以用于訓練空中無人機，由于采用了先進的圖形處理技術，可謂VR虛擬世界提供諸多細節(jié)，如不同程度而陰影、炫光、霧霾以及玻璃反光等。正是依托這種復雜物理環(huán)境，這套系統(tǒng)還可以用來測試無人駕駛、物流機器人等任何需要“自主行駛”的設備。隨著物流、電商的愈發(fā)發(fā)展，無人送貨也將迎來爆發(fā)，這種以VR訓練AI的方式在無人送貨的發(fā)展也可一展拳腳。
除了上述兩個案例外，F(xiàn)acebook以VR訓練人工智能彈奏音樂、Kindred AI使人通過VR遠程操作只能機械臂，得出數(shù)據(jù)用以反哺機械臂深度學習。以VR訓練AI的案例不一而足。
毫無疑問，虛擬現(xiàn)實中遵循物理無視時間的特性對人工智能的深度學習而言十分適用，當VR虛擬世界越來越真實，AI深度學習想必也會成為一件容易事。
責任編輯：王維
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