人工智能，無論其算法多先進，長久的深度學習，建立龐大的數據庫總是一款人工智能應用最底層也是最核心的技術。
從最初通過學習人類棋譜到“左右互搏”的AlphaGo，到訓練34小時便能完勝AlphaGo Zero的AlphaZero。學習、訓練才是人工智能無往不利的前提條件。
圍棋的外在學習條件并不復雜，深度學習算法、一組計算機以及一個圍棋程序便可組成AlphaZero最基本的組成部分。人工智能的應用前景異常寬廣，然而在某些領域，機器學習的外在條件需求遠比圍棋來的復雜，如工業機械臂、智能無人機等。
外在的困難總是能夠克服，一些程序員就試圖通過VR訓練AI。VR的虛擬世界是一個遵循物理規則無事時間規則的世界，在現實中，想要訓練一臺機械手臂抓取特定顏色的物體，需要將這種物體放于機器前面，通過算法，使之一遍遍的對這個物體進行識別、抓取、放置;而在虛擬世界里，機器可以在一秒內重復眾多次這樣的動作，而且還可以同時訓練一堆機器，然后找到里面最聰明的一個，將它的“大腦”程序復制出來，創建一堆同樣的機器再繼續訓練篩選。這種方式解決了部分現實中會出現場地、時間等的困難。
OpenAI就是其中之一，OpenAI是埃隆馬斯克創立的人工智能研究公司。這個非營利性的公司募集了10億美元，開發了一套新的自我學習系統。通過視覺網絡與模擬網絡兩者結合VR技術使AI進行深度學習。當人類在VR中演示一次某個動作后，比如將桌面藍色的小盒子疊放在紅色小盒子上這個動作，機器通過學習這一動作就可以執行出相同的結果，并且不論桌面盒子擺放的順序如何，機器都可以準確執行。
無獨有偶，微軟早在去年便開源了一個“空中信息與機器人平臺”，這是一款通過高級虛擬現實訓練人工智能的系統。可通過在VR的虛擬環境中模擬無數有細節差異的場景對無人機進行訓練。節省了大量枯燥無味且耗時巨大的工作，同時還能全面徹底的對無人機進行障礙物覆蓋。
除此之外，這套系統不止可以用于訓練空中無人機，由于采用了先進的圖形處理技術，可謂VR虛擬世界提供諸多細節，如不同程度而陰影、炫光、霧霾以及玻璃反光等。正是依托這種復雜物理環境，這套系統還可以用來測試無人駕駛、物流機器人等任何需要“自主行駛”的設備。隨著物流、電商的愈發發展，無人送貨也將迎來爆發，這種以VR訓練AI的方式在無人送貨的發展也可一展拳腳。
除了上述兩個案例外，Facebook以VR訓練人工智能彈奏音樂、Kindred AI使人通過VR遠程操作只能機械臂，得出數據用以反哺機械臂深度學習。以VR訓練AI的案例不一而足。
毫無疑問，虛擬現實中遵循物理無視時間的特性對人工智能的深度學習而言十分適用，當VR虛擬世界越來越真實，AI深度學習想必也會成為一件容易事。
責任編輯：王維
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