不用地图，脸书最新AI代理人室内自动导航成功率达99.9％

脸书最新开发的大规模分散式增强学习算法DD-PPO，可在没有预先提供地图给人工智能代理人的情况下，代理人依然能在虚拟环境中，只使用RGB-D摄影机、GPS和指南针，聪明地导航并抵达目的地，成功率达99.9％。

脸书提到，现实世界不停发生变化，无论是建筑物或是结构发生改变，还是物体不断地变更位置，人和宠物也会来来去去，地图一旦建立之后便过时了。而要让人工智能可以有效的与现实世界互动，便要学会不仰赖地图，也可以在陌生环境中导航。而脸书最新的DD-PPO算法，仅需要使用RGB-D摄影机、GPS和指南针资料，就能有效地解决指定目标点的导航问题。

过去的系统成功率虽然达到92%，但脸书表示，在现实世界中，即便100次任务只失败一次，也是无法被接受的，因为机器人可能会因出错，破坏周围环境或是让自己受损，而DD-PPO训练的代理，能以高达99.9％的成功率到达指定的地点，且会选择最佳路径，从起点前往目的地，路径与最佳路径平均误差在3％以下，代理人不会在路口转错弯，或是走进死路，甚至不会离开最佳路径进行探索。

脸书使用AI Habitat平台来训练和评估DD-PPO，AI Habitat是一个具有模组化框架的模拟器，可以用来模拟数十亿步的走路训练，Habitat以每秒1万影格的速度执行，同时还能处理多种资料集，脸书提到，这是目前最真实的人工智能研究虚拟环境。

模拟定点导航的初始，代理人会以随机方向出现在新环境中的随机位置，并被要求前往相对于代理人的指定座标，没有任何可用的地图，代理人需要使用GPS和指南针等感测器，以及RGB-D摄影机自己进行导航。脸书使用DD-PPO训练代理走了25亿步，约是人类80年的经验，脸书使用64个GPU在3天内完成训练。

脸书提到，在10亿步之前的训练，模型效能不会达到饱和，一亿步的训练可达到90％的效能，因此之前的研究还差最新研究1到2个数量级，而具有数十亿步的经验，可达99.9％的成功率，是目前最先进的技术，也从根本上解决了这个问题。脸书希望未来可仅使用RGB摄影机，就能完成定点导航的工作。