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　　【新智元导读】日前，捷克公司 GoodAI 发起了一项赛事“通用AI挑战”，首轮热身战现在正式开始。微软和英伟达也参与赞助，测试环境是基于 Facebook 的 CommAI-env。该挑战面向全球的AI研发团队，任何团队和个人都可以报名。这将是一个持续多年的挑战，分成若干轮，其终极目标是研发出通用AI。整个挑战的总奖金额是500万美元。发起者“计划在接下来的几年中将这个资金分配给各轮次的参与者，并希望能在这笔钱花光之前获得通用AI”。

　　关于“通用AI”

　　目前可用的AI解决方案都属于所谓的narrow AI，意味着它们是由人类工程师设计、训练和优化以实现单个的特定任务。虽然这样的算法有时可以利用其已建立的技能集在某个场景下胜过人类，但是他们不能将能力扩展到新的领域。这限制了它们的可重复使用性，增加了训练它们所需的数据量，并且使它们缺乏通用性，无法生成常识。

　　相反，直播，通用AI则可以突破这些限制。借助人类水平的技能集，通用AI能够针对多领域的任务进行学习并得出创造性的解决方案。

　　通用AI被认为是解决人类迫切问题的终极手段。

　　首轮开赛

　　关于通用AI挑战赛的首个任务——“渐进式学习”，我们不妨看看GoodAI的CEO和CTO所做的开战致辞：

　　今天，我们在GoodAI启动了通用AI挑战赛的首轮热身战。

　　这是我们全速开发通用人工智能，以完成帮助人类和理解宇宙这一使命的许多块基石中的一块。

　　首轮挑战让我们聚焦“渐进式学习”，即逐渐积累技能并利用现有技能更有效地学习新技能的能力。

　　我们以“渐进式学习”作为挑战的开篇，其原因在于我们认为它是一种架构属性，将有效地包含额外的属性。换句话说，如果你使用你现有的知识来学习解决新的问题，应该会比总是从零经验开始更有效率。

　　本轮“渐进式学习”不关心一个代理在解决特定任务（例如在游戏中取得最高分）方面有多好。 渐进式学习是关于代理在学习解决全新、未见任务方面的效率。使用较少的训练数据和较少的计算资源是也在好代理的标准之列。

　　渐进式学习需要至少这些能力的组合：组件学习，元学习/对学习的学习，连续学习，终身学习，无遗忘学习，转移学习等等。更多关于通用AI“渐进式学习”和其他必要属性的信息是从我们的framework document中可以找到。

　　本轮规则：

今天，各队开始开发自己的AI/AGI代理；

各队使用我们提供的训练任务来开发、测试和训练他们自己的代理；

所有这些任务的设计都围绕着“渐进”这一主旨，意即每个任务都建立在从之前的任务中获取的技能上；每个新任务都重复使用了之前任务中学到的技能；

6个月后，各队将提交他们经过训练的代理商/模型和代码；

我们将开始评估各代理在非公开评估任务上的表现；

我们将测试代理渐进式学习的能力，以及对新学到技能的记忆能力；

本轮我们使用的环境是CommAI-Env的一个版本。它基于字节输入和输出，并具有类似文本的属性；

训练任务基于Baroni等人最近在2017年提出的CommAI-mini集合（https://arxiv.org/abs/1701.08954）。

看起来代理正在学习与环境沟通，但是，我们的最终目标不是为这种环境构建代理。我们现在选择它，是因为这种类型的环境能够使人们更容易、更直观地理解为什么一个任务建立在以前的任务之上。如果我们选择更复杂和嘈杂的环境（例如电脑游戏），你会更难识别代理何时是在以前获得的技能之上构建技能的。

不过，根据我们的计划，通用AI挑战赛是迟早要应对这种水平的复杂性的。

(责任编辑：本港台直播)