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| 本文作者： 汪思穎 | 2018-01-29 18:36 |
雷鋒網 AI 研習社按，日前，DeepMind 開源其虛擬實驗室 Psychlab，通過 Psychlab，大家可以直接應用認知心理學等領域的方法，來研究智能體在受控環境中的行為。雷鋒網 AI 研習社將內容編譯整理如下：
當你在商店購物時，如果漏了購物清單里的某樣東西，這可以告知我們哪些大腦功能呢？這可能表示，當你在搜尋購物清單里列出來的物品時，可能很難將注意力從一個物體轉移到另一個物體，也可能表明記住購物單上的物品很難，不過也或許和你同時在做兩件事有關。
看似單一的任務實際上依賴于多種認知能力。在人工智能研究領域，我們也面臨著類似的問題。為了讓智能體成功完成一個復雜的任務，需要將任務分解成多個單一的技能，而這通常很難。不過理解智能體的特定認知技能可能會對提高整體性能有所助益。
為了解決人類的這種問題，心理學家在過去的 150 年里一直在設計嚴格控制的實驗，一次驗證一個特定的認知能力。
例如，他們可能會使用兩個獨立的測試來分析超市中的那種場景——包括「視覺搜索」測試，要求受試者對特定的形狀進行定位，用來探測注意力，同時他們可能會讓受試的人回憶看過列表的中的條目，來測試他們的記憶力。
我們相信，用類似的實驗方法能更好地理解 AI 智能體的行為。
這是我們開發 Psychlab 的原因。Psychlab 是基于 DeepMind Lab 建立的一個平臺，通過這個平臺，我們可以直接應用認知心理學等領域的方法，來研究智能體在受控環境中的行為。
今天開源這個平臺，所有人都可以使用。
Psychlab 在 DeepMind Lab 虛擬實驗室環境中再現了人類心理實驗中常用的設置。在人類實驗中，通常是受試者坐在電腦顯示器前，點擊鼠標來完成屏幕上出現的任務。類似，我們的環境允許虛擬受試者在虛擬計算機顯示器上執行任務，通過其凝視的方向來響應。
這使得我們可以對人類和智能體進行相同的測試，從而將實驗的差異最小化。此外，這樣的實驗使得我們更易建立起與認知心理學之間的聯系，我們可以從相關文獻中汲取見解。
伴隨 Psychlab 的開源，我們還建立了一系列經典的實驗任務，這些任務都是通過虛擬計算機顯示器來運行的。這里有靈活易學的 API，其他人可以輕松構建自己的任務。
視覺搜索（Visual search）——測試目標搜尋大量物品的能力
持續識別（Continuous recognition）——測試記住不斷增長的物品的能力
視覺運動映射（Arbitrary visuomotor mapping）——測試對刺激反應的回憶能力
變化檢測（Change detection）——測試檢測出變化的能力：檢測一系列對象在經過延遲后再次出現時是否發生改變
視覺靈敏度和對比靈敏度（Visual acuity and contrast sensitivity）——識別較小、對比度較低的刺激物
全局模式檢測（Glass pattern detection）——測試全局形狀認知能力
辨別隨機點動作（Random dot motion discrimination）——測試對關聯動作的認知能力
多物體跟蹤（Multiple object tracking）——測試對移動對象的追蹤能力
每一項任務都經過驗證，人類結果與認知心理學文獻中的標準結果是一樣的。
以「視覺搜索」任務為例。在復雜的刺激源中定位物體，就像在超市貨架上找物品一樣，已經被用于研究人類選擇性注意力。
當要求人們在水平條狀物里找出垂直方向的條狀物，并在多種顏色的條狀物里選出粉紅色的，他們的反應時間不會隨著屏幕上物體數量的變化而變化。換句話說，它們的反應時間是獨立于設定數目的。然而，當任務是在不同形狀和不同顏色的條狀物中尋找粉紅色的條狀物時，每增加一個條狀物，反應時間會增加大約 50 毫秒。
當人們在 Psychlab 上做這項任務時，結果也一樣。
人類和智能體在 Psychlab 上進行視覺搜索任務時反應時間的差異
當我們在最先進的智能體上做同樣的測試時，我們發現，雖然它可以執行這個任務，但它的反應時間與人類存在差異。在這三種情況下，智能體的反應時間相同。對于人類，反應時間的差異性體現了 parallel attention和 serial attention 的差異。而智能體似乎只有并行機制。認識到人類和智能體之間的這種差異，有助于我們改進未來智能體的設計。
我們設計 Psychlab 的目的是把它作為連接認知心理學、神經科學和人工智能之間的橋梁。通過開源，我們希望更廣泛的研究團體能夠在自己的研究中使用這個工具，并幫助我們塑造未來。
via：deepmind
論文地址：https://arxiv.org/abs/1801.08116
GitHub地址：https://github.com/deepmind/lab/tree/master/game_scripts/levels/contributed/psychlab
雷鋒網 AI 研習社編譯整理。
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