教AI记住城市的布局 DeepMind是这样做的！

对于谷歌教人工智能像人类一样学习的事情我们并不陌生。现在Google的研究团队正在帮助人工智能系统记住城市的布局，就像人类学习在复杂的环境中学习的方式一样。

目前，机器利用地图来导航整个城市。通过人类的地图路径追踪路线，同时通过GPS保持航向。人类和动物是通过地标来辨认城市的道路的，记住某些角落或某些固定位置周围的东西，并建立一个区域的地图。这就是为什么你仍然可以在家乡找到陌生的路，而无需不断地盯着谷歌地图。即使几乎所有的道路布局都改变了，你仍然知道如何去你的老朋友家，或者常购买的足球报刊亭。

教授人工智能以类似于人类的方式记住城市的布局并非易事，但谷歌的DeepMind团队正是这么做的。DeepMind使用谷歌街景视图中的图像来帮助人工智能学习记住纽约市、巴黎和伦敦的街道。通过走这些虚拟的街道，团队希望建立关于一个城市的知识。

据研究人员之一Piotr Mirowski表示，导航的问题可以归结为两个问题：你在哪里？你如何去你想去的地方？

在由康奈尔大学图书馆出版的一篇论文中，DeepMind团队解释了他们如何让机器人在没有地图或GPS数据的情况下穿越城市。测试人工智能的神经网络基本上就像无知的游客第一次访问一个城市，他们都没有先前的知识依靠。通过将成像数据提供给AI的神经网络，它可以建立城市及其布局的图像，帮助它导航到设定点。

“我们训练神经网络通过中央公园、西村、中城和哈林，”Mirowski解释道，“它能够记住环境地图而无需看到环境。它通过在开始时随机探索一个区域来实现这一点，但是在到达目的地后它会收到奖励。它正在与“奖励”信号及其感知建立联系。”

毋庸置疑，这种类似于人类的导航解释令人激动，但是距离它完全推广到现实世界的使用仍然还有一小段距离，还有很多问题需要解决。例如，系统每次进入一个新城市时都需要进行再训练，因为它无法在飞行的过程中学习新城市的内容。这也就是说，在一个陌生城市驾驶自动驾驶汽车非常棘手。

然而，一旦DeepMind团队能够保留来自一个城市的AI的导航技能，并迅速应用到下一个陌生城市，我们就可以看到一波全新的智能自动驾驶汽车的进步。