Egy robotinas rengeteg összetört tojás és sikertelen próbálkozás után sajátítja el az omlettsütés művészetét. Valódi konyhában gyakorol, pedig nem kellene, mert virtuálisban is megteheti ugyanazt. Pénzt és időt spórolnának vele, és a szimulációk pontosan ezeket a célokat is hivatottak szolgálni.

Virtuális környezetekről kiderült, hogy különösen gépitanulás-alapú mesterséges intelligenciák esetében hasznosak. Az algoritmusok ugyanis sokszor többezer próbán és hibán (trial-and-error) átesnek, amíg újabb ismereteket elsajátítanak.

A seattle-i Allen Institute for Artificial Intelligence kutatóinak nyílt forrású fotorealisztikus AI2-THOR 3D szimulációjában az ágensek megtanulják, hogyan folytassanak interakciókat lakások jellegzetes tárgyaival. Közben sem magukban, sem környezetükben nem okoznak kárt. Az interaktivitás különösen következőgenerációs MI-sofőröknek, recepciósoknak de robotinasoknak is nagyon fontos. Egyszerű gépitanulás-algoritmusoktól bonyolult mély ideghálókig rengeteg képi információhoz jutnak passzív adatsorokból, viszont az interakció még ennél is alapvetőbb, ráadásul a vizuális intelligenciát is növeli.

A Unity játékmotorra épített AL2-THOR decemberben megjelent első változata négy helyiség-típuson (konyha, nappali, hálószoba, fürdőszoba) alapuló 120 jelenetet tartalmaz interaktív tárgyakkal, például kinyíló és bezáródó mikrohullámú sütővel. A modellek fizikailag is élethűek, és az ágensek nekimehetnek egy heverőnek vagy feldönthetnek székeket stb. Rajtuk gyakorolnak, a valódit majdnem hűen utánzó ágens-tárgy interakciók mennek végbe.

Az AI2-THOR különlegessége, hogy a fizikai valóságon, életszerű fizikán és tárgyakon alapuló első hiteles szimulációk egyike. Játék-szimulációkban teljesen másokat tanulnak meg a mesterséges intelligenciák.

A tervezés bonyolult feladatnak bizonyult. Például a mikrohullámú sütőnél figyelembe kellett venni a készülék összes lehetséges állapotát, hogy milyen objektumok férnek el benne stb. Minél összetettebbnek ígérkeztek az interakciók, annál nagyobb volt a kihívás. Ennek ellenére szeletelhető alma, vízzel teli és üres fürdőkád, megágyazott fekhely, nyers és főtt tojás, vécépapírtartó és sok más bekerült a környezetbe, amelyet a fejlesztők újabbakkal kívánnak bővíteni, míg a tárgyakon további fizikai tulajdonságok hozzáadásával javítanának.

Az ágensek egymás közti kommunikációját szintén erősítenék, hogy például a hálószobából át tudják rakni a nappaliba a kanapét, azaz gördülékenyen menjen az együttműködés.

Egyes csoportok pszichológiai kísérletekre is használták már a platformot, a fejlesztők pedig az Amazon Mechanikus Török közösségi ötletbörzéjébe (crowdsourcing) integrálnák, hogy a felhasználók és a környezet interakcióira vonatkozó címkézett adatokat gyűjthessenek hozzá.

Ezekkel az interakciókkal a mesterséges intelligenciák az emberhez hasonlóan tanulnának; valahogy úgy, ahogy a fizikai valóságban tesszük.