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进入网格世界: 使用几何检测人工智能环境中的危险

时空是一个概念模型,融合了空间的三个维​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌度(长度、宽度和广度)与时间的第四个维度,创建出一个四维几何对象。据外媒报道,冲绳科学技术大学院大学(Okinawa Institute of Science and Technology,OIST)研究人员使​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌用类似的思维方式来研究人工智能环境,从而以几何术语对人工智能问题进行了独特的重构。

OIST客座研究员Thomas Burns博士以及西交利物浦大学(Xi'an Jiaotong-Liverpool University)数学家、OIST前博士后研究员Robert Tang博士希望从几何角度研究人工智能系统来更准确地表示其属性。

研究人员已经确定“几何缺陷”的发生,即所谓的格罗莫夫链接条件(Gromov's Link Condition)的失败,与移动人工智能代理之间可能发生碰撞的位置完全相关。相关研究已发表于​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌期刊《Transactions on Machine Learning Research》。

使用网格世界对现实场景进行建模

网格世界由排列在网格中的方形单元组成,其中单元可以被单个代理(例如考​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌拉)或物体(例如沙滩球)占据或不占据。网格世界中的代理可以通过编程来解决谜题并追求奖励。它们可能在网格中的相邻图块之间移动,研究人员经常研究它们在执行特定目标(例如到达网格世界中的精确位置)时的移动、计划和策略。

网格世界长期以来一直用于人工智能研究,特别是强化学习,且已被用来击败视频游戏和棋盘游戏(如国际象棋和围棋)的世界冠军。这些网格为潜在的现实应用提供简单但可扩展的模型,例如,安全地协调自动驾驶汽车或仓库机器人的运动。

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