作者： Edd Gent
翻译:：
Gabrielle
概要：
两项研究将语言学习，机器人控制等难题合并起来处理，这是人工智能界的一个趋势。Domingos表示，出乎意料的是，这样反而更有利于解决这两项技术难题。
机器可在三维虚拟世界中学习处理简易指令。
真正的人机对话远未实现，亚马逊的Alexa 和谷歌Home 等音控设备目前都还只能理解一些基础的指令。想要实现人机对话，机器必须对现实世界有所了解。
如果用硬编码实现人机对话，词语，物体，和行为之间错综复杂的关系和规则都要编入程序，但一遇到新环境，机器就无法适应。而如果让机器自学语言，人类还是需要提供大量帮助。为此，Alphabet的人工智能技术子公司DeepMind和卡耐基梅隆大学（CMU）最近都研发出了各自的一套方法，使机器可以在第一人称射击游戏的3D环境中自学一些简单的语言规则。
“能在3D环境中学习语言规则，就向真实世界迈了一大步。”CMU 的硕士生Devendra Chaplot说。Chaplot将在计算语言学协会的年度会议上呈交论文，他表示，研发团队的最终目的是用高度类似现实生活的仿真程序训练人工智能程序，并让人工智能将学会的东西扩展到真实世界中。
DeepMind和CMU都不约而同地采用了强化学习技术（强化学习的普及，要归功于DeepMind研发的一款可玩雅达利游戏的人工智能程序），他们将虚拟环境中的像素数据馈入人工智能（AI）神经网络，使AI经过反复试验，获取奖励而学习。
游戏中，人工智能程序根据指令（如“去绿色柱子旁”等）导航到正确的物体旁就会获取奖励。
两款AI都曾快速学习了几百万种训练情景，可以将词汇与特定物体和特征联系起来，从而根据指令运行。程序还能通过理解关系词（如“更大的”，“更小的”等）分辨相似的物体。
有一点十分关键：两款程序都能将学到的东西“推广到”未知的情境中。如果程序从未在训练中遇到过红色的柱子，但遇到过柱子和红色物体，那么机器仍可以成功执行“去红色柱子旁边”的指令。
Chaplot表示，由此可见，新程序的灵活度要远远超过以往基于规则的程序系统。CMU团队将视觉和语言输入混在一起，让AI重点关注最相关的信息；DeepMind 则为程序设立了额外的学习目标，如推测玩家在游戏中移动时视角如何变化等，进一步提升了程序的整体性能。Chaplot 表示，两种办法处理问题角度不同，结合起来或许会有更优性能。
DeepMind对此未予置评。
“发表研究论文还只是刚刚开始，但我对接下来的进展倍感期待。”Pedro Domingos是华盛顿大学的教授，曾在专著The Master Algorithm中探讨了不同的机器学习方法。
两项研究将语言学习，机器人控制等难题合并起来处理，这是人工智能界的一个趋势。Domingos表示，出乎意料的是，这样反而更有利于解决这两项技术难题。因为人们只要稍加指导，机器就会更好地了解现实世界，而机器如果能对语言所指的现实世界有所了解，就会更容易理解语言。
提前训练多达几百万次也表明，Domingos 并不认为单纯用深度强化学习技术就能让机器在现实世界中运行自如。他表示，常被视作AI标杆的DeepMind AlphaGo其实就展现了结合多种人工智能技术的重要性。
布朗大学研究强化学习的Michael Littman教授表示，这种研究非常别出心裁，实验中采用的视觉输入远比之前研究中的视觉输入有挑战性，此前用模拟器研究机器语言学习的大多数实验都局限在了简单的二维环境中。
不过与Domingos一样，Littman 也对该方法在真实世界中的扩展性表示担心。他指出，实验中的指令是以规则化的方式、基于模拟器为程序设立的目标生成的。也就是说，这些指令不能真正代表现实生活中人类可能对机器发出的并不精确的或与背景信息有关的指令。
“我担心，人们会因程序能够智能地响应一些语言指令，就过度高估人工智能理解语言和掌握导航能力的程度。”Littman表示。
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原文：https://www.technologyreview.com/s/608380/machines-are-developing-language-skills-inside-virtual-worlds/
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