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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。

【编辑:王禹】

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