雷锋网 AI 研习社按，日前，DeepMind 开源其虚拟实验室 Psychlab，经过 Psychlab，大家可以直接使用认知心思学等范畴的办法，来研讨智能体在受控环境中的行为。雷锋网 AI 研习社将内容编译整理如下：

当你在商店购物时，假如漏了购物清单里的某样东西，这可以告知我们哪些大脑功用呢？这能够表示，当你在搜索购物清单里列出来的物品时，能够很难将留意力从一个物体转移到另一个物体，也能够标明记住购物单上的物品很难，不过也或许和你同时在做两件事有关。

看似单一的义务实践上依赖于多种认知才能。在人工智能研讨范畴，我们也面临着相似的成绩。为了让智能体成功完成一个复杂的义务，需求将义务分解成多个单一的技艺，而这通常很难。不过了解智能体的特定认知技艺能够会对进步全体功能有所助益。

为理解决人类的这种成绩，心思学家在过来的 150 年里不断在设计严厉控制的实验，一次验证一个特定的认知才能。

例如，他们能够会运用两个独立的测试来剖析超市中的那种场景——包括「视觉搜索」测试，要求受试者对特定的外形停止定位，用来探测留意力，同时他们能够会让受试的人回想看过列表的中的条目，来测试他们的记忆力。

我们置信，用相似的实验办法能更好天文解 AI 智能体的行为。

这是我们开发 Psychlab 的缘由。Psychlab 是基于 DeepMind Lab 树立的一个平台，经过这个平台，我们可以直接使用认知心思学等范畴的办法，来研讨智能体在受控环境中的行为。

明天开源这个平台，一切人都可以运用。

Psychlab 在 DeepMind Lab 虚拟实验室环境中再现了人类心思实验中常用的设置。在人类实验中，通常是受试者坐在电脑显示器前，点击鼠标来完成屏幕上呈现的义务。相似，我们的环境允许虚拟受试者在虚拟计算机显示器上执行义务，经过其注视的方向来呼应。

这使得我们可以对人类和智能体停止相反的测试，从而将实验的差别最小化。此外，这样的实验使得我们更易树立起与认知心思学之间的联络，我们可以从相关文献中吸取见地。

随同 Psychlab 的开源，我们还树立了一系列经典的实验义务，这些义务都是经过虚拟计算机显示器来运转的。这里有灵敏易学的 API，其别人可以轻松构建本人的义务。

• 视觉搜索 （Visual search）——测试目的搜索少量物品的才能

• 继续辨认 （Continuous recognition）——测试记住不时增长的物品的才能

• 视觉运动映射 （Arbitrary visuomotor map我国这片创新热土正在发生一场全面而深刻的产业结构变革。ping）——测试对安慰反响的回想才能

  移动互联网在带来全新社交体验的同时，也或多或少使人们产生了依赖。移动互联网使网络、智能终端、数字技术等新技术得到整合，建立了新的产业生态链，催生全新文化产业形态。

• 变化检测 （Change detection）——测试检测出变化的才能：检测一系列对象在经过延迟后再次呈现时能否发作改动

• 视觉灵敏度和比照灵敏度 （Visual acuity and contrast sensitivity）——辨认较小、比照度较低的安慰物

• 全局形式检测 （Glass pattern detection）——测试全局外形认知才能

• 区分随机点举措 （Random dot motion discrimination）——测试对关联举措的认知才能

• 多物体跟踪 （Multiple object tracking）——测试对挪动对象的追踪才能

每一项义务都经过验证，人类后果与认知心思学文献中的规范后果是一样的。

以「视觉搜索」义务为例。在复杂的安慰源中定位物体，就像在超市货架上找物品一样，曾经被用于研讨人类选择性留意力。

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当要求人们在程度条状物里找出垂直方向的条状物，并在多种颜色的条状物里选出粉白色的，他们的反响工夫不会随着屏幕上物体数量的变化而变化。换句话说，它们的反响工夫是独立于设定数目的。但是，当义务是在不同外形和不同颜色的条状物中寻觅粉白色的条状物时，每添加一个条状物，反响工夫会添加大约 50 毫秒。

当人们在 Psychlab 上做这项义务时，后果也一样。

人类和智能体在 Psychlab 上停止视觉搜索义务时反响工夫的差别

当我们在最先进的智能体上做异样的测试时，我们发现，虽然它可以执行这个义务，但它的反响工夫与人类存在差别。在这三种状况下，智能体的反响工夫相反。关于人类，反响工夫的差别性表现了 parallel attention和 serial attention 的差别。而智能体似乎只要并行机制。看法到人类和智能体之间的这种差别，有助于我们改良将来智能体的设计。

我们设计 Psychlab 的目的是把它作为衔接认知心思学、神经迷信和人工智能之间的桥梁。经过开源，我们希望更普遍的研讨集团可以在本人的研讨中运用这个工具，并协助我们塑造将来。

via： deepmind

论文地址： https://arxiv.org/abs/1801.08116

GitHub地址： https://github.com/deepmind/lab/tree/master/game_scripts/levels/contributed/psychlab

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