谷歌DeepMind上線另類AI，沒有地圖照樣走天下

本文由人工智慧觀察編譯

譯者：Sandy

最近，谷歌DeepMind開發了一種新的人工智慧技術，可以通過「步行」來了解城市街道，從而讓AI在沒有地圖的情況下完成導航。

DeepMind在一份新的研究報告中概述了這項技術的原理，同時，其研究科學家Piotr Mirowski，Raia Hadsell和Andrew Zisserman上周晚些時候也發布了一篇博客，對該技術的重要性以及它對未來AI技術的意義作出了解釋。

在他們看來，「導航是一項重要的認知任務，即使沒有地圖，也能讓人類和動物在複雜的世界中實現遠距離穿越。這樣的遠程導航可以同時支持自我定位（"我在這裡"）和目標定位（"我要去那裡"）。」

對DeepMind團隊來講，他們希望創造一個深度強化學習模型，用符合人類直覺的空間認知方式串聯所有街景畫面，重塑出行導航方式——用戶只要給定起點終點的地理坐標，DeepMind就能結合谷歌地圖裡真實採集的街景數據，訓練出能根據地標畫面信息規划出行路線的街景導航模型。

為了實現這一目標，研究人員通過訓練神經網路來構建人工智慧，以了解來自谷歌街景的第一人稱視角圖像。當街景導航模型能順利規划出前往目的地的路徑時，該團隊會對其進行獎勵，從而加強它理解和駕馭不同環境的技能。

DeepMind表示，人工智慧學會了「以這種方式跨越整個城市」，它可以將學到的技能應用於全新的城市。

仔細想想，這項人工智慧導航技術可以有廣泛的用途，從機器人到無人機，但它最明顯的用途之一將會是自動駕駛汽車。AI可以幫助自動駕駛汽車在地圖不準確或不可用的地區進行導航，這樣一來，汽車就可以與其他車輛共享信息，從而變得更加智能。

對此，研究人員表示他們的神經網路「沒有使用交通信息，也沒有嘗試模擬車輛控制」，但是這些數據很容易在未來的版本中使用。

另外，DeepMind的研究人員還認為，他們的人工智慧可以讓我們了解人類是如何理解周邊環境的。「研究導航是研發人工智慧的基礎，反過來，試圖在人工智慧中複製導航也能幫助科學家理解其生物學基礎。」

或許，等這項技術真正成熟了，我們就再也不會遇到看著地圖找不對目的地的尷尬情況了。

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