下围棋、打《星际2》、吃豆豆，DeepMind一直很爱“玩游戏”，现在，他们要把AI扔到更沉浸的游戏世界里了。

和Unity的合作

昨晚，DeepMind和Unity双方宣布，将合作开发一个虚拟环境，以供AI用来训练。

这个虚拟世界可以实现在真实的物理环境中运行强化学习等机器学习算法。

快公司报道了这个虚拟环境中可进行的一系列动作：

△ 训练四个腿的小机械结构走路

△ 让小机器人打“醉拳”

△ 训练狗子抓东西

以最后这个模拟狗子为例，Unity机器学习和AI副总裁Danny Lange介绍，这只狗子AI正在这片虚拟的草地环境上训练，一旦成功抓到木头，它就可以得分。

一开始，狗子连自己的四肢都不会用，一路跌跌撞撞，才会勉强运动。

之后当他们开始以10,000 FPS训练1000只狗24小时后，狗群中“进化”出了一只天赋异禀的狗子：不仅会抓木头，还跳过了一个圈圈。

Unity不只做游戏

在3D游戏引擎方面，Unity可是一家独大。根据其官方数据，50%的手游和60%以上的AR/VR游戏目前都用到了Unity的引擎。

不过，Unity可不只是一家游戏引擎公司，他们还做机器学习，此前推出过机器学习智能体工具包ML-Agents，这个工具包可以让研究人员和开发人员将使用Unity Editor创建的游戏转换为可以通过Python API进行深度强化学习、进化策略的训练或其他机器学习方法训练智能体的环境。

Unity在公布这次合作的博客中称：我们相信人工智能的未来正在被日益复杂的人机交互所塑造，Unity很自豪能够成为实现这些互动的引擎。

创建模拟环境这种玩法并不是DeepMind和Unity独创的，此前英伟达的Issac模拟器就是为了训练机器人而开发的模拟环境，能够代替现实世界，让机器人在这个符合现实世界物理规律的模拟环境中，以较低的成本和代价进行训练。

显然，DeepMind CEO哈撒比斯也认同这一点：

“游戏和模拟从一开始就是DeepMind研究计划的核心部分，这种方法已经在人工智能研究方面取得了重大突破，作为一名前游戏设计师，我很激动能与Unity合作，创建虚拟环境，开发和测试我们的AI算法，来解决实际的问题。”

Danny Lange认为，创建模拟环境还可以用来做化学实验，效果很可能好过真实环境中的实验。她预测五年以后，基于AI的游戏引擎就可以实现这一点。

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