译者：王楠、刘小芹、胡祥杰

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　　【新智元导读】OpenAI 昨天发布 OpenAI Universe， 根据其官方博客的介绍，这是一个能在几乎所有环境中衡量和训练 AI 通用智能水平的开源平台，当下的目标是让 AI 智能体能像人一样使用计算机。目前，Universe 已经有1000种训练环境，由微软、英伟达等公司参与建设。研究人员介绍说，Universe 从李飞飞等人创立的 ImageNet 上获得启发，希望把 ImageNet 在降低图像识别错误率上的成功经验引入到通用人工智能的研究上来，取得实质进展。

　　继今年 4 月发布 OpenAI Gym 之后，OpenAI 昨天又推出了新平台—— Universe： 一个用于训练解决通用问题 AI 的基础架构。

　　根据官博介绍，Universe 是一个能在世界上所有的游戏、网站和其他应用中，衡量和训练 AI 通用智能的软件平台。

　　Universe 要让 AI 智能体能像人一样使用计算机：通过看显示屏，操作虚拟键盘和鼠标。我们必须全方位地训练 AI 系统，解决我们想要它们解决的问题，而 Universe 则让我们能够训练单一的智能体，执行任何人类能使用计算机来完成的任务。

　　今年 4 月，OpenAI 发布了 ，后者是一套用于开发和比较强化学习算法的工具。有了 Universe，任何程序都能被接入（be turned into）到 OpenAI Gym 的环境中。Universe 通过在 VNC 远程桌面后自动启动程序来运作，不需要任何特殊的程序接口、源代码或 bot API。

　　OpenAI 当前发布的版本含有 1000 个环境，包括 Flash 游戏、浏览器任务（browser tasks），以及像 slither.io 和 GTA V 这样的游戏。还有更多这类环境可供训练强化学习，几乎所有都能在 Universe 运行，使用universe Phython 库运行

　　以上样本代码将让你的 AI 开始玩 Flash 游戏《Dusk Drive》。当然，你得安装 Docker 和 universe才行。

　　我们的目标是开发单一的一个 AI 智能体，使其能够灵活运用过去在 Universe 中的经验，快速在陌生和困难的环境中取得掌控权，这也是通往通用智能的重要一步。

　　你可以以很多种方式参与 OpenAI Universe：授权 OpenAI 使用你的游戏、在 Universe 不同任务中训练智能体，以及接下来即将推出的整合新游戏，以及让智能体玩这些新的游戏。

Universe 部分参与单位，完整列表见文末

　　背景

　　人工智能领域在过去几年中取得了快速进展。计算机现在可以以前所未有的精度查看、听取和翻译语言。计算机也在学习生成图像、声音和文本。强化学习系统 AlphaGo 击败了人类世界围棋冠军。然而，尽管取得了所有这些进步，目前的 AI 系统仍然属于“狭义AI”——可以在特定领域实现超人的表现，但缺乏在该领域外合理执行任务的能力。例如，AlphaGo可以轻松地在围棋上击败你，但你不能期望让它陪你一起玩其他游戏。

　　具有一般问题解决能力的系统——类似于拥有人类常识，让智能体能够快速解决新的困难任务——目前仍然是不存在的。一个显而易见的挑战是，现在的智能体还不能将其经验携带到新的任务中。在标准训练制度下，智能体从零开始初始化，随机抽取数千万试验中的一个，经过不断试错、学会重复行为，最终得到有益的结果。如果要向通用 AI 智能体取得进展，我们必须让智能体经历一系列不同的任务，以便它们能够发展出关于世界的知识和解决问题的策略，以便在新任务中有效地重复使用这些东西。

　　通用框架