Facebook开发工具可以设定虚拟场景,让人工智慧针对训练场景中所发生情境进行学习,例如用于训练家中监视系统,当发现家中大门在深夜时刻以不正常情况开启时,即可自动进入戒备状态,并且启动录影记录功能,或是自动侦测家中厨房炉火是否在长时间无人状态下维持开启,此时就会自动发出警告等。
如同NVIDIA藉由建立全3D拟真虚拟环境,借此让自动驾驶或自动化操作等人工智慧技术应用,能借此进行深入的训练学习,Facebook稍早宣布透过虚拟环境设计工具,让开发者能借由建立更拟真的虚拟环境,让电脑系统能从中学习各类应用情境中的操作互动需求。
由于在真实环境中让电脑系统进行学习,虽然能以最真实场景进行训练,但往往也伴随前期训练过程可能会出现失控,或是整体训练成本较高,以及实际效率等问题,例如训练自驾车系统如何在道路上正确行驶,一开始可能会面临车辆无法顺利言着正确路径前进,甚至可能发生车辆撞伤等情况,因此NVIDIA后续提出的训练方式,则是藉由显示卡运算效能建立贴近真实世界场景的3D虚拟环境,让自驾车系统能在初期阶段先以模拟方式进行训练。
透过软硬体模拟训练,即可在同时间内以虚拟化方式让多组自驾车系统投入学习,借此让整体训练学习所需时间大幅缩减,例如原本需要1个月的训练时间,藉由大量相同系统进行密集训练之下,大约仅需1周时间即可达成相同学习训练成果,同时是在安全、节省成本情况下完成训练。
而此次由Facebook人工智慧团队与虚拟实境实验室提出的AI Habitat平台,以及Replica资料库系统,则可让开发者快速藉由对应真实物理环境的数据,针对各类人工智慧训练需求建造贴近真实世界的虚拟场景。
在这个虚拟场景中,开发者可设定让人工智慧针对训练场景中所发生情境进行学习,例如用于训练家中监视系统,当发现家中大门在深夜时刻以不正常情况开启时,即可自动进入戒备状态,并且启动录影记录功能,或是自动侦测家中厨房炉火是否在长时间无人状态下维持开启,此时就会自动发出警告等。
目前Facebook已经针对此项工具提供18种空间模版,其中包客厅、会议室,独栋两层房屋等空间,并且透过Github提供下载使用,甚至可以依照需求进行修改。
类似应用,Ubisoft过去推出《看门狗2》时,曾经也标榜将完整旧金山市区资料收录在游戏内,并且可藉由随机模拟路人于街上行进情况,让自驾车系统能此作为自动驾驶训练使用。并且藉由模拟真实旧金山市区高低起伏、狭窄路况,以及繁杂行人行进状况,让自驾系统能学习实际驾驶方式。
另一方面,百度先前也宣布携手Unity建立拟真虚拟环境,让自驾车能在虚拟环境中更有效率地学习开车。
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