通用人工智能，还得看 DeepMind。这回，只一个模型，使用相同的权重，不仅把看家本领雅达利游戏玩得飞起。
和人类聊聊天、看图写话也不在话下。甚至还能在现实环境里控制机械臂，让其听从指令完成任务！
模型名为 Gato，西班牙语中的“猫”。
按照 DeepMind 的说法，这只猫猫可以使用具有相同权重的同一个神经网络，适应各种不同的环境。
具体而言，DeepMind 让它在 604 个不同的任务上接受了训练，这些任务模式完全不同，需要观察的元素和行为规则也不同。
而 Gato 不仅在 450 个任务中都超过了专家水平的 50%，在 23 个雅达利游戏上表现还超过人类平均分。
DeepMind CEO 哈萨比斯直接说:
这是我们目前最通用的智能体。
这一最新成果一发布，当即就在 AI 圈子里掀起热议。
有 AI 研究者指出:
Gato 令人印象深刻。只需要在云上花费 5 万美元，就能完成对它的训练。
这点钱只是 PaLM 训练费用 1100 万美元的一个零头。用 PaLM 的预算完全可以将 Gato 扩展 100 倍，而这很可能是行之有效的。
PaLM 是谷歌发布的 5400 亿参数语言模型。
有人直接祭出了 AlphaStar 架构和 Gato 架构的对比:
Zoom AI 杰出科学家 Awni Hannun 则直接感叹起过去 5 周以来，谷歌 / DeepMind 释出成果之密集。
所以这只来自 DeepMind 的“猫猫”，究竟怎么一回事？
一个 Transformer 搞定一切对于研究方法，DeepMind 只用一句话就解释明白了:
我们受到语言大模型的启发，用类似的方法把模型能力拓展到文本之外的领域。
没错，这次立功的又是语言大模型中常用的 Transformer 架构。
Transformer 的本质就是把一个序列转换 (transform) 成另一个序列。
所以要想让它掌握各种不同任务，首先就需要把各类数据都编码成序列。
文本自不必说，天然就是序列信息，可用经典的 SentencePiece 编码。
图像，ViT 已经打好样，先按 16x16 像素分割，再给每个像素编上号处理成序列。
玩游戏时的按键输入同样是序列，属于离散值，比如懂得都懂的“上上下下左右左右 BABA”。
操纵机器人时的传感器信号和关节力矩属于连续值，也通过一系列采样和编码处理成离散序列。
最终，所有序列数据都交给同一个 Transformer 处理。
整个 Gato 模型使用的训练数据总体上偏向游戏和机器人控制任务，596 个任务占了 %。视觉和自然语言任务只占 %。
模型架构上，为了简洁和可扩展性，就在最经典的原版 Transformer 基础上小改，具体参数如下:
24 层 亿参数版的 Gato，在谷歌 16x16 Cloud TPUv3 切片上训练了大约 4 天。
到了部署阶段，Gato 对于视觉和语言任务就像传统 Transformer 和 ViT 那样运行。
对于游戏和机器人控制的行为模式则可以理解为“走一步看一步”。
首先给出一个任务提示，比如游戏操作或机器人动作，作为输出序列的开头。
接下来 Gato 会观察当前的环境，对动作向量进行一次自回归采样，执行动作后环境发生变化，再重复这个过程……
那么这样训练出来的 Gato，在各项任务中到底表现如何？
仅靠 12 亿参数成为多面手玩游戏方面，Gato 的表现可以用一张图来总结。
x 轴是训练集之中专家水平的百分比，其中 0 代表一个随机参数模型的水平。
y 轴是 Gato 超过或达到对应专家水平的任务数量。
最终结果，Gato 在 604 个任务中，有 450 个超过了专家水平的 50%。
更详细的结果如下:
雅达利游戏测试中，Gato 在 23 个游戏上表现超过人类平均分，11 个游戏上比人类得分高一倍。
这些游戏包括经典的乒乓球、赛车，也包括射击、格斗等多种类型。
在 Bengio 团队推出的 BabyAI 测试上，Gato 几乎在所有关卡达到了专家水平的 80%，最难的几个 Boss 关达到 75%。与之前 BabyAI 榜单上的两个模型水平相当（分别为 77% 和 90%），但这两个模型都针对性的用了上百万个演示来训练。
▲ BabyAI 关卡示例
在 meta-World 上（虚拟环境中操作机械臂），Gato 在全部 45 个任务中，有 44 个超过专家水平的 50%，35 个超过 80%，3 个超过 90%。
▲ meta-World 任务示例
操纵真实机器人方面，与之前模型对比也不遑多让。
至于视觉和文本任务 DeepMind 这次至少为了验证通用模型的可行性，没有做跑分，而是给了一些示例。
△ 描述图像
▲ 聊天对话
最后，DeepMind 还对 Gato 模型的可扩展性做了评估。
虽然当前 Gato 在每一个单独任务上都还比不上 SOTA 结果，但实验结果表明，随着参数、数据和硬件的增加，Gato 模型的性能还有成比例上涨的空间。
另外，Gato 在少样本学习上也表现出一定潜力。
DeepMind 认为，这样一个通用模型将来可通过提示或微调迅速学习新的任务，再也不用为每个任务都重头训练一个大模型了。
通用人工智能还有多远？看完 Gato 如此表现，网友们的“大受震撼”也就不奇怪了。
甚至还有人认为，AGI（通用人工智能）近在眼前。
当然，反对 / 质疑的声音也不小。
比如始终冲在给人工智能泼冷水一线的马库斯，这次也第一时间开了炮:
仔细看看第 10 页。无论模型有多大，大型语言模型标志性的不靠谱和错误信息仍然存在。
但不管怎么说，DeepMind 在通用人工智能方向上的努力都在不断涌现出新成果。
事实上，无论是 2013 年惊艳了谷歌的雅达利游戏 AI，还是名满全球的 AlphaGo、AlphaStar，DeepMind 透过这些阶段性成果想要达成的终极目标，一直都通向通用人工智能这个关键词。
去年，DeepMind 首席研究科学家、伦敦大学学院教授 David Silver 还领衔发布了一篇同样引起不少讨论的文章:Reward is Enough。
论文认为，强化学习作为基于奖励最大化的人工智能分支，足以推动通用人工智能的发展。
而据 Gato 团队成员透露，这只“猫猫”已经在 DeepMind 内部孕育了 2 年时间。
此次 Gato 是以有监督方式进行离线训练的，但论文也强调，原则上，同样可以采用离线或在线强化学习的方式对其进行训练。
而就在一周前，DeepMind 发布了一个新视频，其中说到:
我们接下来要做一件大事（the next big thing），那意味着需要去尝试很多人们认为过于困难的事情。但我们一定要去尝试一下。
现在看来，这个 next big thing 就是指 AGI 了。
论文地址:
/publications/a-generalist-agent
