增強(qiáng)學(xué)習(xí)可讓人工智能通過探索和理解來進(jìn)行決策
根據(jù)《自然》最新發(fā)表的一項研究，一類增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法在雅達(dá)利經(jīng)典游戲中的得分超過了人類玩家和已有的人工智能系統(tǒng)。這類算法被統(tǒng)稱為Go-Explore，它改善了對復(fù)雜環(huán)境的探索方式，或有望朝著實(shí)現(xiàn)真正智能學(xué)習(xí)體邁出重要一步。
增強(qiáng)學(xué)習(xí)可以讓人工智能系統(tǒng)通過探索和理解復(fù)雜環(huán)境來進(jìn)行決策，并學(xué)習(xí)如何以最優(yōu)的方式獲得獎勵。然而，當(dāng)遇到很少給予反饋的復(fù)雜環(huán)境時，目前的加強(qiáng)學(xué)習(xí)算法似乎很容易碰壁。
但Go-Explore突破了這些障礙。它可以對環(huán)境進(jìn)行全面探索，同時構(gòu)建一個檔案庫來記住它去過的地方，確保自己不會忘記通往有望成功的中期階段或是最終勝利（獎勵）的路線。
利用這類算法，論文作者解決了之前未能解決的2600個雅達(dá)利游戲，驗證了這類算法的潛力。作者指出，記住并回到有望成功的探索區(qū)域的簡單原則，是一種強(qiáng)大、通用的探索方法。他們認(rèn)為論文所報道的算法有望應(yīng)用于機(jī)器人、語言理解和藥物設(shè)計。
責(zé)任編輯：YYX
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