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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: 2021-03-04 11:32:58

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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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