AI向真正“智能學習體”邁進

張夢然

近日，美國團隊報告了一類增強學習，可回溯過去、解決復雜任務，真正改善了對復雜環境的探索方式，有望應用于機器人、語言理解和藥物設計領域。這類算法被統稱為“Go-Explore”，其已經在一款經典游戲的算法挑戰中得分超過了人類玩家和先進的人工智能系統。該成果被認為正朝著實現真正“智能學習體”邁出了重要一步。

研究人員表示，“Go-Explore”可以對環境進行全面探索，同時構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期中階段或是最終勝利的路線。其在雅達利經典游戲中的得分，超過了人類玩家和先進的人工智能系統，研究人員用這類算法，解決了之前未能解決的2600個雅達利游戲，驗證了這類算法的潛力。

研究人員指出，記住并回到有望成功的探索區域的簡單原則是一種強大、通用的探索方法。他們認為最新的算法有望應用于機器人、語言理解和藥物設計。