展览时间:2018年6月15-17日
展览地点:上海新国际博览中心
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【新闻】DeepMind开源Psychlab平台 从心理角度识AI

DeepMind近期开源了Psychlab。Psychlab通过一系列典型的任务证明其人工智能体(Artificial Agent)的行为的可靠性:包括视觉搜索、连续识别、多目标搜索等任务。同时也提供了简单实用的API,使其他研究者可以在其基础上轻松构建自己的任务。
当你在商店购物时,如果漏了购物清单里的某样东西,这可以告知我们哪些大脑功能呢?这可能表示,当你在搜寻购物清单里列出来的物品时,可能很难将注意力从一个物体转移到另一个物体,也可能表明记住购物单上的物品很难,不过也或许和你同时在做两件事有关。

 

 

看似单一的任务实际上依赖于多种认知能力。在人工智能研究领域,我们也面临着类似的问题。为了让智能体成功完成一个复杂的任务,需要将任务分解成多个单一的技能,而这通常很难。不过理解智能体的特定认知技能可能会对提高整体性能有所助益。
为了解决人类的这种问题,心理学家在过去的 150 年里一直在设计严格控制的实验,一次验证一个特定的认知能力。
例如,他们可能会使用两个独立的测试来分析超市中的那种场景——包括「视觉搜索」测试,要求受试者对特定的形状进行定位,用来探测注意力,同时他们可能会让受试的人回忆看过列表的中的条目,来测试他们的记忆力。
我们相信,用类似的实验方法能更好地理解 AI 智能体的行为。
这是我们开发 Psychlab 的原因。Psychlab 是基于 DeepMind Lab 建立的一个平台,通过这个平台,我们可以直接应用认知心理学等领域的方法,来研究智能体在受控环境中的行为。
今天开源这个平台,所有人都可以使用。
Psychlab 在 DeepMind Lab 虚拟实验室环境中再现了人类心理实验中常用的设置。在人类实验中,通常是受试者坐在电脑显示器前,点击鼠标来完成屏幕上出现的任务。类似,我们的环境允许虚拟受试者在虚拟计算机显示器上执行任务,通过其凝视的方向来响应。
这使得我们可以对人类和智能体进行相同的测试,从而将实验的差异最小化。此外,这样的实验使得我们更易建立起与认知心理学之间的联系,我们可以从相关文献中汲取见解。
伴随 Psychlab 的开源,我们还建立了一系列经典的实验任务,这些任务都是通过虚拟计算机显示器来运行的。这里有灵活易学的 API,其他人可以轻松构建自己的任务。
视觉搜索(Visual search)——测试目标搜寻大量物品的能力持续识别(Continuous recognition)——测试记住不断增长的物品的能力视觉运动映射(Arbitrary visuomotor mapping)——测试对刺激反应的回忆能力变化检测(Change detection)——测试检测出变化的能力:检测一系列对象在经过延迟后再次出现时是否发生改变视觉灵敏度和对比灵敏度(Visual acuity and contrast sensitivity)——识别较小、对比度较低的刺激物全局模式检测(Glass pattern detection)——测试全局形状认知能力辨别随机点动作(Random dot motion discrimination)——测试对关联动作的认知能力多物体跟踪(Multiple object tracking)——测试对移动对象的追踪能力
每一项任务都经过验证,人类结果与认知心理学文献中的标准结果是一样的。
以「视觉搜索」任务为例。在复杂的刺激源中定位物体,就像在超市货架上找物品一样,已经被用于研究人类选择性注意力。
当要求人们在水平条状物里找出垂直方向的条状物,并在多种颜色的条状物里选出粉红色的,他们的反应时间不会随着屏幕上物体数量的变化而变化。换句话说,它们的反应时间是独立于设定数目的。然而,当任务是在不同形状和不同颜色的条状物中寻找粉红色的条状物时,每增加一个条状物,反应时间会增加大约 50 毫秒。
当人们在 Psychlab 上做这项任务时,结果也一样。

 

 

人类和智能体在 Psychlab 上进行视觉搜索任务时反应时间的差异 当我们在最先进的智能体上做同样的测试时,我们发现,虽然它可以执行这个任务,但它的反应时间与人类存在差异。在这三种情况下,智能体的反应时间相同。对于人类,反应时间的差异性体现了 parallel attention和 serial attention 的差异。而智能体似乎只有并行机制。认识到人类和智能体之间的这种差异,有助于我们改进未来智能体的设计。
我们设计 Psychlab 的目的是把它作为连接认知心理学、神经科学和人工智能之间的桥梁。通过开源,我们希望更广泛的研究团体能够在自己的研究中使用这个工具,并帮助我们塑造未来。

 

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