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... 最新消息:一種名為Agent57的人工智慧已經學會在Arcade學習環境中玩所有57款雅達利(Atari)電子遊戲，這是一組經典遊戲，研究人員用它們來測試深度學習模型的極限。由DeepMind開發的Agent57使用相同的深度強化學習算法，即使在以前的人工智慧難以應付的遊戲中，也能達到超人的水平。能夠學習57種不同的任務使得Agent57比以前的AI更加通用。 遊戲里有什麼?遊戲是測試人工智慧的好方法。它們提供了各種各樣的挑戰，迫使人工智慧提出一系列的戰略，但仍然有一個明確的衡量成功的指標——訓練的目標。但事實證明，雅達利的四場比賽尤其難以擊敗。在蒙特祖瑪的《復仇與陷阱》中，AI必須嘗試許多不同的策略，然後才能找到獲勝的策略。在Solaris和Skiing滑雪遊戲中，動作和獎勵之間可能會有很長時間的等待，這讓人工智慧很難知道哪些動作獲得了最好的回報。 為了應對這些挑戰，Agent57整合了DeepMind對其Deep-Q網絡所做的多項改進，這款AI在2012年首次擊敗了幾款雅達利遊戲，包括一種記憶形式，它可以根據之前在遊戲中看到的東西做出決定，以及獎勵系統，鼓勵AI在確定戰略之前更充分地探索自己的選擇。然後，這些不同的技術由元控制器管理，元控制器在使用特定策略和進行更多探索之間進行權衡。 為什麼重要:儘管他們取得了成功，我們今天所擁有的最好的深度學習模式並不是萬能的。大多數人往往擅長一件事，而且只擅長一件事。在深度學習中，訓練人工智慧超越一項以上的任務是最大的開放挑戰之一。學習57種不同任務的能力使得Agent57比以前的遊戲AI更加通用，但是，有一點經常被忽略，就是它仍然不能一次學習玩多個遊戲。Agent57可以學習玩57款遊戲，但不能同時學習玩57款遊戲。它需要為每個新遊戲重新訓練，即使它可以使用相同的算法來做到這一點。在這方面，Agent57與AlphaZero類似，後者是DeepMind的深度強化學習算法，可以學習下棋、圍棋和射擊——但不是一次全部。對於人類嬰兒來說容易獲得的學習通用性，仍遠遠超出了AI的能力範圍。
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