目前，即使是最先進的AI智能體，在適應(yīng)環(huán)境變化的能力方面，還無法與動物相提并論。聽上去很不可思議對不對，不服來比比看？日前，動物-AI奧運會正式拉開帷幕，比賽核心就是動物的日常任務(wù)——覓食。

英國帝國理工學(xué)院和劍橋大學(xué)研究人員共同組織了一場特別的AI競賽，讓最先進的AI智能體與動物王國之間建立了聯(lián)系，由于比賽的最初靈感來源于動物認知領(lǐng)域，這項AI競賽命名為“動物-AI奧運會”。

參與測試的智能體身處一個特定的小環(huán)境中。在每次測試中，智能體需要在環(huán)境中尋找食物，但是要做到這一點，需要克服多種障礙，爬坡，推箱子和必須避免的危險區(qū)域，而且不會提前提供測試機會。

簡單說來，這項比賽就是把動物能夠完成的“覓食任務(wù)”交給AI智能體來完成，讓AI和動物世界來一場虛擬比賽。在測試場景中設(shè)立越來越困難的障礙，考察AI智能體不同方面的能力。

實際上，這項比賽幾個月前就開始籌辦了，7月1日如期進入正式比賽階段。今天，2019年圖靈獎得主，人工智能三巨頭之一Yann LeCun也在Twitter上分享了這個消息。

比賽目標(biāo)：找到并取回食物就算贏

比賽中AI智能體測試平臺示意圖

比賽提供一個明確定義的場景平臺，并給出在該平臺上進行測試的認知能力清單，而不是給出幾項特定任務(wù)。比賽將使用具有相同輸入和操作的相同智能體。比賽的目標(biāo)只有一個：通過與先前看過的對象的交互，找到相同的食物目標(biāo)。但是，比賽的確切布局和變量情況將在比賽結(jié)束后才會公布。

使用一系列已確定的動物認知任務(wù)，對當(dāng)前的AI進行基準測試。

確定哪些AI方法最適合這些類型的任務(wù)。

為人工認知建立的基準和數(shù)據(jù)存儲庫。

確定動物智能的哪些方面對于當(dāng)前的AI還具有挑戰(zhàn)性，哪些方面AI已很擅長。

建立新的研究和實驗，反饋動物認知社區(qū)，未來可以用動物進行測試。

在動物認知和AI兩個不同的學(xué)科間建立聯(lián)系，分享研究方法和開發(fā)理念。

10種比賽場景，難度遞增：AI和動物大PK

測試項目共分10類，難度由易到難。所有比賽是否成功的判定，在大多數(shù)情況下，就是看是否找到了比賽場景環(huán)境中的唯一食物。每個類別的測試范圍從相對容易的問題，即大多數(shù)動物可以解決的問題，一直到只有少數(shù)動物可以解決的非常困難的問題。

覓食測試：大多數(shù)動物都會以覓食為動機，被食物吸引，在動物認知研究中經(jīng)常利用這一點。本次比賽也是如此。食物是比賽環(huán)境中唯一的正面獎勵，測試的目標(biāo)是在時間用完之前盡可能多地獲取食物（一般只要找到1份食物就可以）。本類測試考察智能體可靠找尋食物的能力，測試場景中不包含障礙物。

偏好測試：考察智能體選擇最有價值的行動方案的能力。幾乎所有動物都會表現(xiàn)出對更多食物的偏好，傾向于更容易獲取食物的行動方案。有些動物甚至有能力就最有價值的長期行動做出復(fù)雜的規(guī)劃和決定。

障礙物測試：此測試包含可能阻礙智能體導(dǎo)航的不可移動的障礙物。要取得成功，智能體可能必須充分探索其所在環(huán)境。探索是動物行為的關(guān)鍵組成部分。

避害測試：引入“熱點區(qū)”和“死亡區(qū)”，如果智能體觸及這些區(qū)域會給予負面獎勵。生物有機體的一個關(guān)鍵能力是避免負面刺激的能力。本測試中創(chuàng)建禁止區(qū)域，如果智能體走進這些區(qū)域，則直接重置測試。本測試目的是確定智能體檢測和避免此類負面刺激的能力。

空間推理測試：測試智能體能否理解其環(huán)境的空間特征，是否具備更復(fù)雜的導(dǎo)航能力，以及環(huán)境內(nèi)的一些簡單物理知識。

泛化測試：包括可能看起來與智能體環(huán)境表面上不同的環(huán)境變體，即便這些變體環(huán)境中的問題屬性和解決方案均保持不變。

內(nèi)部模型：測試智能體存儲內(nèi)部環(huán)境模型的能力。在這些測試中，場內(nèi)可能會在一段時間后關(guān)閉燈光，要求智能體必須記住環(huán)境布局，在黑暗中導(dǎo)航。許多動物都具備這種能力，但動物可以接收多種感覺輸入。本測試進行了簡化，只考察智能體僅靠視覺輸入的情況。

目標(biāo)存在持續(xù)性測試：許多動物都明白，當(dāng)一個物體離開自己的視線時，它仍然是存在的。在人類和動物的世界里，這似乎不言自明，但AI系統(tǒng)不一定具備這樣的能力。許多簡單的交互，如果不理解目標(biāo)存在的持續(xù)性，是不可能完成的?？纯碅I智能體如何解決這個問題是一件很有趣的事。

高級偏好測試：測試智能體執(zhí)行更復(fù)雜決策的能力，以確保自身獲得盡可能高的回報。預(yù)計測試將采用選擇的方式，從而獲得不同的可實現(xiàn)獎勵。

因果推理測試：最后一項測試，考察智能體是否具備因果推理能力。內(nèi)容包括提前計劃的能力，在采取行動之前考慮行動的后果。一些動物已經(jīng)通過了這一類別的所有測試。

比賽獎勵：除了獎金，還能參加NeurIPs 2019

本次比賽總獎金為32000美元（含等值獎品），其中現(xiàn)金19000美元，以及NeurIPs 2019的參會資格和往來費用，價值3000美元。還包括價值10000美元的亞馬遜AWS算力（比賽中頒發(fā)，可于本比賽的后半部分使用）。

第一名將獲得6500美元現(xiàn)金，NeurIPs 2019參會補助1000美元。

第二名將獲得5000美元現(xiàn)金，NeurIPs 2019參會補助1000美元。

第三名獲得1500美元獎金

此外，單項測試中獲得冠軍的隊伍將獲200美元獎金，并頒發(fā)證書。