讓人工智慧像人類一樣「認路」？谷歌做到了！

導語：在熟悉的地區認路，可以說是人類以及動物與生俱來的天賦了。對一個地區熟悉後，我們認路時就不用攜帶地圖，而是依靠大腦中早已重複了無數次的記憶。不過，計算機能像人和動物一樣，以同樣的方式學習認路嗎？全球科技巨擎谷歌公司，正在這個領域努力探索著。

谷歌公司人工智慧部門DeepMind旗下，一個計算機科學家團隊開發了一款人工智慧，它不用事先規劃路線，只需現場步行探索，就可實現認路、遊覽城市街區的功能。該小組僅使用Google街景視圖中的圖片，如巴黎，倫敦和紐約市等城市的街景地圖中，就完成了他們開發的人工智慧訓練與測試，人工智慧會像真人一樣環遊整座城市。

本研究第一作者Piotr Mirowski在接受採訪時講道：「說到底，導航的關鍵要點可以整合為兩個問題：一、你在哪？二、你如何到達你想去的地方？這兩個問題是任何個體認路時面臨的共同問題，無論是沒有智能手機的孩子，想要飛回巢穴的鳥，亦或機器人，無一例外。由此，我們從現實生活中獲得了靈感來源。」

圖 | 研究中涉及到的曼哈頓的五個區域

訓練人工智慧在不使用地圖、GPS數據的情況下巡遊城市，他們是全球首支完成此成果的科研隊伍。他們在康奈爾大學圖書館出版的一篇論文中，詳細地闡釋了他們的研發歷程。儘管這種類人計算機視覺技術還達不到實際應用水平，但它可以用於幫助無人駕駛汽車在無可靠地圖數據的地區行駛。

這項研究的原理是神經網路技術（可以理解為人類大腦的人造仿製品）。 依靠這項技術，人工智慧起初就像一個完全無知的遊客，會在熙熙攘攘的城市街道上迷路，但在幾百萬次試驗後，它會成為城市旅行的專家。

Mirowski說：「我們訓練神經網路探索了數張街景地圖，它無需提前載入，就能在場景探索中記住這些環境地圖。人工智慧在開始時會隨機探索該區域，但在到達目的地後，它會收到回應信號，並與其建立聯繫。」

圖|人工智慧在不調用地圖的情況下，成功在不同的場景實現導航。

Mirowski和他的團隊已經成功地完成了研究中人工智慧的開發，將其訓練得幾乎和人類一樣。但仍然有一些不足之處需要改善。例如，每次進入新城市時，系統都還需要全面的重新訓練，正是這個缺陷限制了它的實用性。

我們期待這個團隊能夠提出一個方案，從而將機器在一個城市中學到的導航技能完美移植到其他城市，這項研究的價值也將攀升到一個全新高度，成為培養智能汽車，無人駕駛飛機等設備的最優方法。

編輯 | 褚茗帆

審校 | 楊子彤 Soybean

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