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可回溯过去 AI(向)(真)正“(智)能(学)习(体)”(迈)(进)

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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。

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