OpenAI 技术目标（2016）

OpenAI 2016 年的技术路线图通过聚焦通用智能度量和四个主要技术目标，建立了构建安全 AI 的框架。该策略旨在开发可在多种环境中应用的通用学习算法，以确保 AI 的收益能够广泛且均衡地分配。

通用智能度量

OpenAI 正在开发一种“活度量”，通过衡量智能体在广泛环境中实现用户预期目标的能力来测量智能。该度量旨在提供一种具体的方式来衡量进展并聚焦研究工作。

为实现此目标，OpenAI 正在利用多种 OpenAI Gym 环境。这些环境具有统一的动作和观测空间，使单一智能体能够在多个领域中运行，包括：

• 机器人技术
• 基于语言的任务
• 游戏

核心技术目标

OpenAI 已将其研究组织为若干特定项目，旨在开发通用学习算法。虽然这些项目针对具体成果，但其根本目标是创建能够提升智能体能力的算法，以通用智能度量进行衡量。

目标 1：衡量进展

OpenAI 将基础研究置于优先位置，以检验可能超出其当前世界观的新想法，并承认现有理念不足以实现其长期目标。

目标 2：家用机器人

其中一个主要技术目标是开发家用机器人，体现通用目标解决能力的实体应用。

目标 3：自然语言理解

OpenAI 旨在构建具备实用自然语言理解的智能体，聚焦于目标实现的语言层面。

目标 4：多游戏精通

OpenAI 打算训练一个能够在其初始度量范围内解决任何游戏的单一智能体。由于游戏充当多样的虚拟小世界，精通它们需要在强化学习和生成模型方面取得重大进展。OpenAI 指出，这一目标受到 DeepMind 开创性工作的启发。

研究整合与演进

任何单一项目的进展预计都会惠及其他项目，因为基础研究和具体项目共享核心组件。每个目标的选择都是因为它们体现了目标解决的不同方面，并有潜力显著提升整体智能度量。

OpenAI 承认这些项目仍处于早期阶段，随着数据的积累和新项目的加入，细节可能会随时间演变。