DeepMind训练“全能AI”系统 执行聊天、玩游戏、堆积
站长之家(ChinaZ.com)5月17日消息:随着人工智能技术的发展 , 一个AI系统将可以执行多项任务 。最近 , DeepMind训练了一个名外“Gato”的AI系统 , 让其执行600多项任务 , 比如聊天 , 玩Atari游戏(雅达利游戏) , 为图像添加字幕 , 又或者用机械臂堆叠积木 。
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可以说 , Gato系统在追求通用人工智能(AGI)方面向前迈进了一步 。这一假设概念指的是人工智能软件的认知能力大体上与人类相当 , 可以执行人类可以执行的任何任务 。
据DeepMind介绍 , 据DeepMind称 , Gato是一个“单一的多面手代理” , 其灵感来自大规模语言建模的进步 , 但它能做的不仅仅是生成文本 。
该系统是一个“多模式、多任务、多实施方式”的代理 。它的形式包括根据其上下文决定是否输出文本、关节扭矩、按下按钮或执行其他动作 。
DeepMind表示 , Gato接受过许多数据集的训练 。这包括自然语言和图像数据集 , 以及在模拟和真实环境中都有涉及代理(感知其环境的AI实体)的体验 。这里显示了按领域分组的任务数量 , 其中预训练的Gato模型的性能高于专家得分的百分比 。
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下图还显示了具有相同权重下 。预先训练Gato模型如何输出图像字幕、参与交互式对话和控制机械臂以及许多其他任务 。
【DeepMind训练“全能AI”系统 执行聊天、玩游戏、堆积】
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输出图像字幕
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交互式对话
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控制机械臂堆积木
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