开源虚拟实验室 Psychlab

码农软件 · 软件分类 · 神经网络/人工智能 · 2019-10-14 12:58:36

软件介绍

DeepMind 开源虚拟实验室 Psychlab,利用认知心理学对智能体进行研究。

DeepMind 开源其虚拟实验室 Psychlab,通过 Psychlab,大家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。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。

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。

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

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。

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