谷歌DeepMind上线另类AI，没有地图照样走天下

本文由人工智能观察编译

译者：Sandy

最近，谷歌DeepMind开发了一种新的人工智能技术，可以通过“步行”来了解城市街道，从而让AI在没有地图的情况下完成导航。

DeepMind在一份新的研究报告中概述了这项技术的原理，同时，其研究科学家Piotr Mirowski，Raia Hadsell和Andrew Zisserman上周晚些时候也发布了一篇博客，对该技术的重要性以及它对未来AI技术的意义作出了解释。

在他们看来，“导航是一项重要的认知任务，即使没有地图，也能让人类和动物在复杂的世界中实现远距离穿越。这样的远程导航可以同时支持自我定位（'我在这里'）和目标定位（'我要去那里'）。”

对DeepMind团队来讲， 他们希望创造一个深度强化学习模型，用符合人类直觉的空间认知方式串联所有街景画面，重塑出行导航方式——用户只要给定起点终点的地理坐标，DeepMind就能结合谷歌地图里真实采集的街景数据，训练出能根据地标画面信息规划出行路线的街景导航模型。

为了实现这一目标，研究人员通过训练神经网络来构建人工智能，以了解来自谷歌街景的第一人称视角图像。当街景导航模型能顺利规划出前往目的地的路径时，该团队会对其进行奖励，从而加强它理解和驾驭不同环境的技能。

DeepMind表示，人工智能学会了“以这种方式跨越整个城市”，它可以将学到的技能应用于全新的城市。

仔细想想，这项人工智能导航技术可以有广泛的用途，从机器人到无人机，但它最明显的用途之一将会是自动驾驶汽车。AI可以帮助自动驾驶汽车在地图不准确或不可用的地区进行导航，这样一来，汽车就可以与其他车辆共享信息，从而变得更加智能。

对此，研究人员表示他们的神经网络“没有使用交通信息，也没有尝试模拟车辆控制”，但是这些数据很容易在未来的版本中使用。

另外，DeepMind的研究人员还认为，他们的人工智能可以让我们了解人类是如何理解周边环境的。“研究导航是研发人工智能的基础，反过来，试图在人工智能中复制导航也能帮助科学家理解其生物学基础。”

或许，等这项技术真正成熟了，我们就再也不会遇到看着地图找不对目的地的尴尬情况了。