进入网格世界：使用几何检测人工智能环境中的危险

盖世汽车讯 时空是一个概念模型，融合了空间的三个维​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌度（长度、宽度和广度）与时间的第四个维度，创建出一个四维几何对象。据外媒报道，冲绳科学技术大学院大学（Okinawa Institute of Science and Technology，OIST）研究人员使​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌用类似的思维方式来研究人工智能环境，从而以几何术语对人工智能问题进行了独特的重构。

图片来源：OIST

OIST客座研究员Thomas Burns博士以及西交利物浦大学（Xi'an Jiaotong-Liverpool University）数学家、OIST前博士后研究员Robert Tang博士希望从几何角度研究人工智能系统来更准确地表示其属性。

研究人员已经确定“几何缺陷”的发生，即所谓的格罗莫夫链接条件（Gromov's Link Condition）的失败，与移动人工智能代理之间可能发生碰撞的位置完全相关。相关研究已发表于​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌期刊《Transactions on Machine Learning Research》。

使用网格世界对现实场景进行建模

网格世界由排列在网格中的方形单元组成，其中单元可以被单个代理（例如考​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌​​‌​‌​⁠​‌‌​‌‌‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌​‌​​‌​⁠​‌‌​​​‌‌⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​​‌‌⁠​‌‌‌‌​‌​⁠​‌‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌​​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​‌⁠​‌‌​‌​​‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌​​‌​‌‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​​‌​‌‌‌‌⁠​‌‌​‌‌‌​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​‌​​​​⁠​‌​​​​​‌⁠​‌​​​‌‌‌⁠​‌​​‌‌​​⁠​‌​​​‌​​⁠​​‌‌​‌​​⁠​‌​‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌​‌​​‌‌⁠​‌​​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌​​‌‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌​‌‌​​‌⁠​‌‌‌​‌​​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌​​‌‌​⁠​​‌​‌​‌‌⁠​‌​​​‌​​⁠​‌​​‌‌​‌⁠​‌​‌‌​‌​⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌​​​‌‌​⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌‌​‌​​⁠​​‌‌‌​​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​‌​‌​‌‌‌⁠​‌‌​‌​‌‌⁠​‌​​‌‌‌​⁠​‌‌‌​​​‌⁠​‌‌​​‌​​⁠​​‌‌​​‌‌⁠​‌​‌​‌​​⁠​‌‌​‌​‌​⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌​​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​​‌‌​​‌​⁠​‌​‌​‌‌​⁠​‌‌​‌​​​⁠​‌‌‌‌​​​⁠​‌‌‌​​​​⁠​‌​‌​​​​⁠​‌‌​‌​​‌⁠​‌‌​‌‌​​⁠​‌‌​​‌​‌⁠​​‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌​‌​‌⁠​‌‌‌​‌‌‌⁠​​‌‌‌‌​‌拉）或物体（例如沙滩球）占据或不占据。网格世界中的代理可以通过编程来解决谜题并追求奖励。它们可能在网格中的相邻图块之间移动，研究人员经常研究它们在执行特定目标（例如到达网格世界中的精确位置）时的移动、计划和策略。

网格世界长期以来一直用于人工智能研究，特别是强化学习，且已被用来击败视频游戏和棋盘游戏（如国际象棋和围棋）的世界冠军。这些网格为潜在的现实应用提供简单但可扩展的模型，例如，安全地协调自动驾驶汽车或仓库机器人的运动。