DeepMind的Psychlab采用心理学以解释AI行为
从Facebook的“AI能够发明自己的语言”误报到微软公司令人诧异的种族主义聊天机器人，在过去的几年时间里，我们目睹了几起表现糟糕的AI使用案例。尽管了解AI行为的初衷并非一桩易事，但谷歌的DeepMind认为其已经为这一难题提供了解决方案，那就是心理学。
软件频道消息：从Facebook的u0026ldquo;AI能够发明自己的语言u0026rdquo;误报到微软公司令人诧异的种族主义聊天机器人，在过去的几年时间里，我们目睹了几起表现糟糕的人工智能使用案例。尽管了解AI行为的初衷并非一桩易事，但谷歌公司的DeepMind认为其已经为这一难题提供了解决方案，那就是：心理学。
今天，DeepMind宣布其能够用已经发布的Psychlabu0026mdash;u0026mdash;一套开源代码AI平台u0026mdash;u0026mdash;研究AI的行为表现，而其所采用的研究方式则与目前心理学家研究人类行为表现的方法类似。
由DeepMind实验室构建的Psychlab采用了模拟的3D环境以在不同的空间任务中训练并测试AI，而这些环境在以AI代理作为主要测试对象的同时也允许Psychlab重建真实世界的心理学实验。
DeepMind团队的研究员Joel Leibo在一篇博客中解释称：u0026ldquo;一般来讲，这类测试过程会要求参与者坐在电脑显示器前且用鼠标回应屏幕上显示出的任务。类似的，我们所构建的环境允许虚拟主体在虚拟计算机显示器上执行任务，并将其所注视的方向作为其对于测试任务的回应结果。显然，这需要人类与人工智能代理双方都进行相同的测试，从而最大限度地减少实验差异性，而这也促使其能够更容易地与已有的认知心理学文献建立联系并从中获取一定见解。 u0026rdquo;
DeepMind方面发布了八项通过Psychlab测试人工智能不同认知能力的经典心理学实验。具体包括：
u0026bull; 视觉搜索u0026mdash;u0026mdash;测试其搜寻目标对象阵列的能力（图片）
u0026bull; 持续识别u0026mdash;u0026mdash;测试其对于增长型项目的记忆能力
u0026bull; 任意的视觉运动映射u0026mdash;u0026mdash;测试其对于刺激-响应配对的再次调动能力
u0026bull; 变更检测u0026mdash;u0026mdash;测试其就对象阵列再次出现延迟后，检测一系列变更设置的能力
u0026bull; 视力与对比敏感度u0026mdash;u0026mdash;测试其对微小且低对比度刺激的识别能力
u0026bull; 玻璃模型检测u0026mdash;u0026mdash;测试其球形感知能力
u0026bull; 随机点运动判别u0026mdash;u0026mdash;测试其感知相干运动的能力
u0026bull; 多对象追踪u0026mdash;u0026mdash;测试其长时间追踪动态对象的能力
Leibo表示由于Psychlab拥有一个u0026ldquo;灵活且方便运用的APIu0026rdquo;，所以研究人员能够在该平台上创建并分享他们自己的实验。除此之外，DeepMind还发布了Psychlab的源代码。对此，Leibo解释是因为谷歌公司希望u0026ldquo;更多的研究团队能够在其研究中使用Psychlab，而这也有助于该平台的进一步完善。 u0026rdquo;
