虚拟机器人已经上升到一个致力于加强游戏的精英平台。该平台被称为AI Habitat。

这得到了Facebook研究人员的信任，他们认识到代理商需要更好的逼真环境，如果他们要在从卧室到走廊，通过博物馆走廊，出去和在商店中走动的路上运行良好。

技术观察者，尤其是涉及人工智能这一广泛主题的技术观察者，一直关注着人类智能栖息地的进展。它是体现人工智能研究的开放平台。

在Facebook AI博客中，作者表示，这是Facebook AI创建系统的一部分“不太依赖于用于监督培训的大型注释数据集。随着越来越多的研究人员采用该平台，我们可以更快地共同开发体现AI技术，以及更好地反映我们正在准备机器助手操作的世界的活跃环境，以及实现更换昨天的培训数据集的更大好处。“

麻省理工学院技术评论中的 Will Knight 表示，“尽管其他模拟引擎的运行速度大约为每秒50到100帧，但Facebook表示AI Habitat每秒运行速度超过10,000帧，这使得快速测试AI代理成为可能。”

其目的是在将学到的技能转化为现实之前，在逼真的3D模拟器中实现体现AI代理，虚拟机器人的培训。

但是等一下，退一步然后停下来。我们是否真的理解他们正在发生什么，使用短语“体现AI?” 他们在AI 博客中更全面的解释是由两位研究科学家和两位研究工程师完成的。这四个人澄清了他们在人居中所要做的事情。

从机器人要求从楼上的桌子上拿起电话到帮助视障人士导航不熟悉的地铁系统的设备，下一代人工智能助理将需要展示一系列能力。许多研究人员认为，开发这些技能的最有效方法是专注于体现人工智能，它使用交互式环境在现实世界中进行地面系统训练，而不是依赖于静态数据集。

该Habitat团队还谈到了人居挑战。在挑战中，在不可见的环境中评估上载的代理以测试一般化。

“与人们根据与给定基准测试相关的任务(如ImageNet或VQA)上传预测的传统挑战不同，”根据一篇博客文章称，“这一挑战要求参与者上传代码。代码是在他们的代理人拥有的新环境中运行的。以前没见过。“

Habitat-API在GitHub上被描述为“模块化的高级库，用于在各种任务，环境和模拟器中训练实现的AI代理”。

Habitat API是一个3D模拟器，“具有可配置代理，多个传感器和通用3D数据集处理”。

Engadget的 Amrita Khalid 被客厅的照片般逼真的3D模拟所震惊，他们的细节和“真实”的一切都是如此，直到沙发和反光墙镜上的丝绒纹理：“ 客厅的仿制品仿真旨在捕捉真实客厅中可能发现的所有微妙细节。“

Khalid报道称Facebook Reality Labs发布了名为Replica的照片级真实样本空间数据集。哈立德说，一些研究人员已经将Replica和AI Habitat用于试驾。“Facebook AI最近在该平台上举办了自主导航挑战。”

Replica是由Facebook Reality Labs创建的一个研究项目。副本被描述为18个样本空间的照片般逼真的重建，例如由研究人员设置的办公室会议室和两层住宅。副本可以在AI Habitat中加载。“通过培训AI机器人来响应像客厅副本三维模拟中的'带我的钥匙'这样的命令，研究人员希望有一天它可以在现实生活的客厅中对物理机器人做同样的事情。”

正如威尔奈特在麻省理工学院技术评论中所说，期望的结果将是“让他们的AI算法能够了解现实世界的运作方式。” 从理论上讲，这可以使机器人和聊天机器人变得更聪明。

Facebook的团队有充分的理由解释为什么这一切都很重要：在这些虚拟空间中培训这些虚拟机器人，可以实现从基于静态数据集的“互联网AI”转变为“代理人在现实环境中行动，实现积极主动感知的实施AI” - 计划，从交互中学习，并在环境中建立对话。“

可以从这些研究工作中受益的一个领域可能是适应新房和个性化任务的家用机器人，而无需接受再培训。

Knight对AI的大局描述了一个观点：“缺乏常识是当今人工智能系统的一个明显问题。与人不同，聊天机器人或机器人不能依赖于对物理，逻辑和社会规范等世界的理解。 - 弄清楚模棱两可的命令的意图。“

这些虚拟空间可以加载到新的AI Habitat中，AI程序可以在其中进行探索和学习。首先训练算法以识别不同设置中的对象。但是随着时间的推移，Knight说，他们应该建立一些关于物理世界惯例的常识性理解 - 就像表通常支持其他对象一样。