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  • 蒙特祖马的复仇与陷阱早已阻碍AI研究者“亚博官方网站”

    发布时间: 2020-11-27 00:03首页:主页 > 科技 > 阅读()
    本文摘要:一种新的机器学习算法刚刚掌握了一些已经被证明是人工智能的令人困惑的视频游戏。下一个人不会告诉人工智能算法,它在古老而优雅的战略游戏围棋中击败了世界顶尖人类玩家,围棋是最不可思议的游戏之一。然而,8位电脑游戏时代的两部像素化经典作品《蒙特祖马的复仇与陷阱》早已阻碍了AI研究者。这个看似对立的理由是有道理的。 蒙特祖玛的复仇和陷阱看起来很简单,其实很简单!通过加强自学,早就失控了。这项技术原本擅长自学和吞并电子游戏。

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    一种新的机器学习算法刚刚掌握了一些已经被证明是人工智能的令人困惑的视频游戏。下一个人不会告诉人工智能算法,它在古老而优雅的战略游戏围棋中击败了世界顶尖人类玩家,围棋是最不可思议的游戏之一。然而,8位电脑游戏时代的两部像素化经典作品《蒙特祖马的复仇与陷阱》早已阻碍了AI研究者。这个看似对立的理由是有道理的。

    蒙特祖玛的复仇和陷阱看起来很简单,其实很简单!通过加强自学,早就失控了。这项技术原本擅长自学和吞并电子游戏。Alphabet的子公司DeepMind致力于人工智能,值得一提的是,它用于开发需要学习如何玩几款专家级经典电子游戏的算法。增强的自学习算法与大多数游戏很好地结合在一起,因为它们根据强大的系统调整自己的不道德性——分数下降。

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    这种方法的成功让人期待AI算法可以自学做各种简单的事情,这在目前的机器上是不可能的。蒙特祖马的复仇和陷阱问题!没有可信的奖励信号。这两个标题都涉及典型的场景:主角探索了一个充满可怕生物和陷阱的巨大世界。

    然而,在每一种情况下,许多在游戏中旅行所必需的不道德行为都渴望提高自己的分数,直到幸运的是后来。一般来说,普通的增强型自学算法是无法脱离蒙特祖玛的复仇与陷阱中的第一个房间的!他们的分数正好为零。

    这些新算法来自优步在旧金山的人工智能研究团队,由杰夫克鲁恩(JeffClune)领导,他也是怀俄明大学的副教授。该团队在一个环境中展示了一种明显不同的机器学习方法,它根本没有得到任何表明算法的线索。

    克鲁恩和他的团队在今天的博客中写道,这种方法已经带来了一些有趣的实际应用——例如,在机器人自学中。这是因为未来的机器人必须在一个简单的环境中知道该做什么,并且只能获得一些密集的奖励。

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