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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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