炸场！通用人工智能最新突破：一个模型、一套权重通吃600+视觉文本和决策任务，DeepMind两年研究一朝公开

来源：量子位（QbitAI）
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本文介绍了DeepMind发布的具有相同权重的同一个神经网络、能适应各种不同的环境新模型——Gato。

通用人工智能，还得看DeepMind。

这回， 只一个模型，使用相同的权重 ，不仅把看家本领雅达利游戏玩得飞起。

和人类聊聊天、看图写话也不在话下。

甚至还能在现实环境里控制机械臂，让其听从指令完成任务！

模型名为 Gato ，西班牙语中的“猫”。

按照DeepMind的说法，这只猫猫可以使用 具有相同权重的同一个神经网络，适应各种不同的环境 。

具体而言，DeepMind让它在 604 个不同的任务上接受了训练，这些任务模式完全不同，需要观察的元素和行为规则也不同。

而Gato不仅在450个任务中都超过了专家水平的50%，在23个雅达利游戏上表现还超过人类平均分。

DeepMind CEO哈萨比斯直接说：

这是我们目前最通用的智能体。

这一最新成果一发布，当即就在AI圈子里掀起热议。

有AI研究者指出：

Gato令人印象深刻。只需要在云上花费5万美元，就能完成对它的训练。

这点钱只是PaLM训练费用1100万美元的一个零头。用PaLM的预算完全可以将Gato扩展100倍，而这很可能是行之有效的。

PaLM是谷歌发布的5400亿参数语言模型。

有人直接祭出了AlphaStar架构和Gato架构的对比：

Zoom AI杰出科学家Awni Hannun则直接感叹起过去5周以来，谷歌/DeepMind释出成果之密集。

所以这只来自DeepMind的“猫猫”，究竟怎么一回事？

一个Transformer搞定一切

对于研究方法，DeepMind只用一句话就解释明白了：

我们受到语言大模型的启发，用类似的方法把模型能力拓展到文本之外的领域。

没错，这次立功的又是语言大模型中常用的 Transformer 架构。

Transformer的本质就是把一个序列转换(transform)成另一个序列。

所以要想让它掌握各种不同任务，首先就需要把各类数据都编码成序列。

文本 自不必说，天然就是序列信息，可用经典的SentencePiece编码。

图像 ，ViT已经打好样，先按16x16像素分割，再给每个像素编上号处理成序列。

玩游戏时的按键输入同样是序列 ，属于离散值，比如懂得都懂的“上上下下左右左右BABA”。

操纵机器人时的传感器信号和关节力矩属于连续值 ，也通过一系列采样和编码处理成离散序列。

最终，所有序列数据都交给同一个Transformer处理。

整个Gato模型使用的训练数据总体上偏向游戏和机器人控制任务，596个任务占了85.3%。视觉和自然语言任务只占14.7%。

模型架构上，为了简洁和可扩展性，就在最经典的原版Transformer基础上小改，具体参数如下：

24层11.8亿参数版的Gato，在谷歌16x16 Cloud TPUv3切片上训练了大约4天。

到了部署阶段，Gato对于视觉和语言任务就像传统Transformer和ViT那样运行。

对于游戏和机器人控制的行为模式则可以理解为“ 走一步看一步 ”。

首先给出一个任务提示，比如游戏操作或机器人动作，作为输出序列的开头。

接下来Gato会观察当前的环境，对动作向量进行一次自回归采样，执行动作后环境发生变化，再重复这个过程……

那么这样训练出来的Gato，在各项任务中到底表现如何？

仅靠12亿参数成为多面手

玩游戏方面，Gato的表现可以用一张图来总结。

x轴是训练集之中专家水平的百分比，其中0代表一个随机参数模型的水平。

y轴是Gato超过或达到对应专家水平的任务数量。

最终结果，Gato在604个任务中，有 450个超过了专家水平的50% 。

更详细的结果如下：

雅达利游戏测试中，Gato 在23个游戏上表现超过人类平均分 ，11个游戏上比人类得分高一倍。

这些游戏包括经典的乒乓球、赛车，也包括射击、格斗等多种类型。

在Bengio团队推出的BabyAI测试上，Gato几乎在所有关卡达到了专家水平的80%，最难的几个Boss关达到75%。与之前BabyAI榜单上的两个模型水平相当（分别为77%和90%），但这两个模型都针对性的用了上百万个演示来训练。

BabyAI关卡示例

在Meta-World上（虚拟环境中操作机械臂），Gato在全部45个任务中，有44个超过专家水平的50%，35个超过80%，3个超过90%。

Meta-World任务示例

操纵真实机器人方面，与之前模型对比也不遑多让。

至于视觉和文本任务DeepMind这次至少为了验证通用模型的可行性，没有做跑分，而是给了一些示例。

描述图像

聊天对话

最后，DeepMind还对Gato模型的可扩展性做了评估。

虽然当前Gato在每一个单独任务上都还比不上SOTA结果，但实验结果表明，随着参数、数据和硬件的增加，Gato模型的性能还有 成比例上涨 的空间。

另外，Gato在 少样本学习 上也表现出一定潜力。

DeepMind认为，这样一个通用模型将来可通过提示或微调迅速学习新的任务，再也不用为每个任务都重头训练一个大模型了。

通用人工智能还有多远？

看完Gato如此表现，网友们的“大受震撼”也就不奇怪了。

甚至还有人认为，AGI（通用人工智能）近在眼前。

当然，反对/质疑的声音也不小。

比如始终冲在给人工智能泼冷水一线的马库斯，这次也第一时间开了炮：

仔细看看第10页。无论模型有多大，大型语言模型标志性的不靠谱和错误信息仍然存在。

但不管怎么说，DeepMind在通用人工智能方向上的努力都在不断涌现出新成果。

事实上，无论是2013年惊艳了谷歌的雅达利游戏AI，还是名满全球的AlphaGo、AlphaStar，DeepMind透过这些阶段性成果想要达成的终极目标，一直都通向通用人工智能这个关键词。

去年，DeepMind首席研究科学家、伦敦大学学院教授David Silver还领衔发布了一篇同样引起不少讨论的文章：Reward is Enough。

论文认为，强化学习作为基于奖励最大化的人工智能分支，足以推动通用人工智能的发展。

而据Gato团队成员透露，这只“猫猫”已经在DeepMind内部孕育了2年时间。

此次Gato是以有监督方式进行离线训练的，但论文也强调，原则上，同样可以采用离线或在线强化学习的方式对其进行训练。

而就在一周前，DeepMind发布了一个新视频，其中说到：

我们接下来要做一件大事（the next big thing），那意味着需要去尝试很多人们认为过于困难的事情。但我们一定要去尝试一下。

现在看来，这个next big thing就是指AGI了。

论文地址：
https://www.deepmind.com/publications/a-generalist-agent

参考链接：
[1]https://twitter.com/DeepMind/status/1524770016259887107

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