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可回溯过去 AI向(真)(正)“智(能)学习体”迈进

来源: 南方日报网络版     时间: 2021-03-05 17:51:41

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  (可)回溯过去 能解(决)(复)杂任务
  AI向(真)正“(智)能学习体”迈进

  科(技)日(报)北京2月24(日)电 (记者(张)梦(然))英(国)《自然》(杂)志24日发表一项(人)工(智)能研究(成)果:美国团队报告了一类增强学习,可回溯过(去)、解决复杂任务,真正改善了对复杂环境(的)探索(方)(式),有望(应)用于机器人、语言理解和药物设计领域。这类算(法)(被)统(称)为“Go-Explore”,其(已)经在(一)款(经)典游戏的算(法)(挑)战(中)得分(超)过了人(类)(玩)家(和)先进的人(工)智能(系)统。(该)(成)果(被)认(为)正朝着实现真正“智能学习体”迈出了重要一步。

  增强学习,可让人工智(能)(系)(统)通过(探)索(和)理解复杂(环)境来进行决(策),并学习如何以最(优)的(方)式获得(奖)励。(奖)(励)可以包括(机)器人抵(达)特定位置或是(在)(电)脑游戏(中)达到一定(的)等(级)。然而,(当)遇到(很)少给予反馈(的)复杂环(境)时,现阶段(的)加强(学)习算法就(很)容易碰(壁),这让(人)工(智)能专家们(非)常苦(恼)。

  (美)国“OpenAI”是由(诸)多(硅)(谷)巨(头)联合建立的人工智能非营利(组)(织),推动(者)包括美国创业孵(化)器Y Combinator总裁萨姆·(阿)尔(特)曼、(美)(国)太空技术探索公司(SpaceX)创始人(埃)(隆)·(马)斯克等,其目(标)是希望能够预(防)人工(智)能的灾难性影响,并(推)(动)人工智能发挥(积)(极)作用。此次,“OpenAI”的(科)学家艾德兰·(艾)克菲特、(朱)斯特·赫伊(津)哈及团队,提(出)了(有)效探索面临的两个主(要)(障)碍,(并)(设)计了一(类)算法来解决这些障碍。

  (研)究人(员)表示,“Go-Explore”可以(对)(环)境进行全(面)(探)索,同时构建一个档案库(来)记(住)它去过的地方,(确)(保)自己(不)(会)(忘)记(通)(往)有望成功的期(中)阶段或是最(终)胜(利)(奖励)的路线。其在(雅)达(利)经(典)游戏中的得(分),超过了(人)类(玩)家(和)先进的人(工)智能系统,研究(人)员用(这)(类)算(法),解决了之前未能解决的2600个(雅)达利游戏,(验)证了这类算法的潜力。“Go-Explore”在算(法)挑(战)《蒙(特)祖马的复仇》中的得分是之前的4倍,在(另)一个算法挑战《玛雅人的冒险》中的(得)分也(超)过了人类玩家的平(均)水(平)。(而)(相)对的,(此)(前)的算法一(分)(都)(拿)不到。

  “Go-Explore”算(法)(还)(能)(完)成(一)个模拟(机)(器)人任务,(在)这(项)任务(中),它必须用(机)械臂(把)东西捡(起)来(并)(放)到4个架子中(的)(一)个架子上,其(中)两个(架)(子)被关在两扇门的(后)面。

  研究人员指(出),记住并回(到)有望(成)(功)的探索区(域)(的)简单原则(是)一种强(大)、通用(的)(探)(索)方(法)。他们认为最新的算法有望(应)用(于)机器(人)、语(言)理解和药物设计。

【编辑:王禹】

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