雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按，日前，DeepMind 開源其虛擬實(shí)驗(yàn)室 Psychlab，通過(guò) Psychlab，大家可以直接應(yīng)用認(rèn)知心理學(xué)等領(lǐng)域的方法，來(lái)研究智能體在受控環(huán)境中的行為。雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社將內(nèi)容編譯整理如下：

當(dāng)你在商店購(gòu)物時(shí)，如果漏了購(gòu)物清單里的某樣?xùn)|西，這可以告知我們哪些大腦功能呢？這可能表示，當(dāng)你在搜尋購(gòu)物清單里列出來(lái)的物品時(shí)，可能很難將注意力從一個(gè)物體轉(zhuǎn)移到另一個(gè)物體，也可能表明記住購(gòu)物單上的物品很難，不過(guò)也或許和你同時(shí)在做兩件事有關(guān)。

看似單一的任務(wù)實(shí)際上依賴于多種認(rèn)知能力。在人工智能研究領(lǐng)域，我們也面臨著類似的問(wèn)題。為了讓智能體成功完成一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)，需要將任務(wù)分解成多個(gè)單一的技能，而這通常很難。不過(guò)理解智能體的特定認(rèn)知技能可能會(huì)對(duì)提高整體性能有所助益。

為了解決人類的這種問(wèn)題，心理學(xué)家在過(guò)去的 150 年里一直在設(shè)計(jì)嚴(yán)格控制的實(shí)驗(yàn)，一次驗(yàn)證一個(gè)特定的認(rèn)知能力。

例如，他們可能會(huì)使用兩個(gè)獨(dú)立的測(cè)試來(lái)分析超市中的那種場(chǎng)景——包括「視覺搜索」測(cè)試，要求受試者對(duì)特定的形狀進(jìn)行定位，用來(lái)探測(cè)注意力，同時(shí)他們可能會(huì)讓受試的人回憶看過(guò)列表的中的條目，來(lái)測(cè)試他們的記憶力。

我們相信，用類似的實(shí)驗(yàn)方法能更好地理解 AI 智能體的行為。

這是我們開發(fā) Psychlab 的原因。Psychlab 是基于 DeepMind Lab 建立的一個(gè)平臺(tái)，通過(guò)這個(gè)平臺(tái)，我們可以直接應(yīng)用認(rèn)知心理學(xué)等領(lǐng)域的方法，來(lái)研究智能體在受控環(huán)境中的行為。

今天開源這個(gè)平臺(tái)，所有人都可以使用。

Psychlab 在 DeepMind Lab 虛擬實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中再現(xiàn)了人類心理實(shí)驗(yàn)中常用的設(shè)置。在人類實(shí)驗(yàn)中，通常是受試者坐在電腦顯示器前，點(diǎn)擊鼠標(biāo)來(lái)完成屏幕上出現(xiàn)的任務(wù)。類似，我們的環(huán)境允許虛擬受試者在虛擬計(jì)算機(jī)顯示器上執(zhí)行任務(wù)，通過(guò)其凝視的方向來(lái)響應(yīng)。

這使得我們可以對(duì)人類和智能體進(jìn)行相同的測(cè)試，從而將實(shí)驗(yàn)的差異最小化。此外，這樣的實(shí)驗(yàn)使得我們更易建立起與認(rèn)知心理學(xué)之間的聯(lián)系，我們可以從相關(guān)文獻(xiàn)中汲取見解。

伴隨 Psychlab 的開源，我們還建立了一系列經(jīng)典的實(shí)驗(yàn)任務(wù)，這些任務(wù)都是通過(guò)虛擬計(jì)算機(jī)顯示器來(lái)運(yùn)行的。這里有靈活易學(xué)的 API，其他人可以輕松構(gòu)建自己的任務(wù)。

• 視覺搜索（Visual search）——測(cè)試目標(biāo)搜尋大量物品的能力

• 持續(xù)識(shí)別（Continuous recognition）——測(cè)試記住不斷增長(zhǎng)的物品的能力

• 視覺運(yùn)動(dòng)映射（Arbitrary visuomotor mapping）——測(cè)試對(duì)刺激反應(yīng)的回憶能力

• 變化檢測(cè)（Change detection）——測(cè)試檢測(cè)出變化的能力：檢測(cè)一系列對(duì)象在經(jīng)過(guò)延遲后再次出現(xiàn)時(shí)是否發(fā)生改變

• 視覺靈敏度和對(duì)比靈敏度（Visual acuity and contrast sensitivity）——識(shí)別較小、對(duì)比度較低的刺激物

• 全局模式檢測(cè)（Glass pattern detection）——測(cè)試全局形狀認(rèn)知能力

• 辨別隨機(jī)點(diǎn)動(dòng)作（Random dot motion discrimination）——測(cè)試對(duì)關(guān)聯(lián)動(dòng)作的認(rèn)知能力

• 多物體跟蹤（Multiple object tracking）——測(cè)試對(duì)移動(dòng)對(duì)象的追蹤能力

每一項(xiàng)任務(wù)都經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，人類結(jié)果與認(rèn)知心理學(xué)文獻(xiàn)中的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果是一樣的。

以「視覺搜索」任務(wù)為例。在復(fù)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(jīng)被用于研究人類選擇性注意力。

當(dāng)要求人們?cè)谒綏l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(yīng)時(shí)間不會(huì)隨著屏幕上物體數(shù)量的變化而變化。換句話說(shuō)，它們的反應(yīng)時(shí)間是獨(dú)立于設(shè)定數(shù)目的。然而，當(dāng)任務(wù)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(shí)，每增加一個(gè)條狀物，反應(yīng)時(shí)間會(huì)增加大約 50 毫秒。

當(dāng)人們?cè)?Psychlab 上做這項(xiàng)任務(wù)時(shí)，結(jié)果也一樣。

人類和智能體在 Psychlab 上進(jìn)行視覺搜索任務(wù)時(shí)反應(yīng)時(shí)間的差異

當(dāng)我們?cè)谧钕冗M(jìn)的智能體上做同樣的測(cè)試時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，雖然它可以執(zhí)行這個(gè)任務(wù)，但它的反應(yīng)時(shí)間與人類存在差異。在這三種情況下，智能體的反應(yīng)時(shí)間相同。對(duì)于人類，反應(yīng)時(shí)間的差異性體現(xiàn)了 parallel attention和 serial attention 的差異。而智能體似乎只有并行機(jī)制。認(rèn)識(shí)到人類和智能體之間的這種差異，有助于我們改進(jìn)未來(lái)智能體的設(shè)計(jì)。

我們?cè)O(shè)計(jì) Psychlab 的目的是把它作為連接認(rèn)知心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和人工智能之間的橋梁。通過(guò)開源，我們希望更廣泛的研究團(tuán)體能夠在自己的研究中使用這個(gè)工具，并幫助我們塑造未來(lái)。

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

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