AI向真正“智能学习体”迈进

张梦然

近日，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。

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的路线。其在雅达利经典游戏中的得分，超過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。

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。