看看谷歌的人工智慧大師臭名昭著的困難阿塔裡遊戲蒙特祖馬的復仇

如果我們想創造人工智慧,讓它自己學會世界是如何運轉的,那就需要好奇。這是近年來人工智慧領域反覆出現的一個主題,谷歌DeepMind部門最新發表的研究報告準確地說明瞭為什麼這種典型的人類品質對於讓計算機變得智慧化非常重要。...

如果我們想創造人工智慧,讓它自己學會世界是如何運轉的,那就需要好奇。這是近年來人工智慧領域反覆出現的一個主題,谷歌DeepMind部門最新發表的研究報告準確地說明瞭為什麼這種典型的人類品質對於讓計算機變得智慧化非常重要。


好奇意味著獎勵人工智慧特工的探索

在上面的影片中,你可以看到DeepMind的人工智慧代理正在處理臭名昭著的困難的Atari遊戲Montezuma的復仇。與玩虛幻錦標賽或星際爭霸的機器人不同,該代理無法訪問遊戲中的所有資訊,但正在學習像人類一樣玩遊戲——透過看螢幕、按按鈕,看看什麼是有效的。如果這個設定聽起來很熟悉的話,那是因為去年2月DeepMind釋出了同一個代理的早期版本,但是當這個機器人試圖報複Montezuma時,它一分也得不到。但正如上面的影片所顯示的那樣,現在DeepMind的人工智慧就像一個職業選手一樣躲開頭骨,抓取鑰匙,得分。區別是什麼?好奇。

在這種情況下,好奇心是一種被稱為“內在動機”的機制。本質上,這意味著要為人工智慧代理建立一個獎勵系統,類似於大腦的“愉悅化學物質”。然後,DeepMind的科學家將這些數字獎勵與代理的探索系統相連線,表現出環顧周圍環境的慾望或好奇心。

看看谷歌的人工智慧大師臭名昭著的困難阿塔裡遊戲蒙特祖馬的復仇

正如研究論文所解釋的,新的代理比以前的迭代要有效得多,探索了更多蒙特祖馬復仇的陷阱密室。”在5000萬幀之後,使用探索獎金的代理總共看到了15個房間,而沒有獎金的代理看到了兩個,”研究人員寫道。當然,雖然這項研究令人興奮,但它並不等同於創造一種能駕馭現實世界的人工智慧。例如,一個在你家裡導航的人工智慧機器人,與在電子游戲中相比,不太可能遇到漂浮的頭骨,但它同樣有可能從壁架上掉下來——在現實生活中,你不會得到無限的生命。


谷歌深謀遠慮掌握了“圍棋”遊戲

  • 發表於 2021-05-05 08:05
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