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英國《自然》雜志近日發(fā)表一項(xiàng)人工智能研究成果：美國團(tuán)隊(duì)報(bào)告了一類增強(qiáng)學(xué)習(xí)，可回溯過去、解決復(fù)雜任務(wù)，真正改善了對復(fù)雜環(huán)境的探索方式，有望應(yīng)用于機(jī)器人、語言理解和藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域。這類算法被統(tǒng)稱為“Go-Explore”，其已經(jīng)在一款經(jīng)典游戲的算法挑戰(zhàn)中得分超過了人類玩家和先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)。該成果被認(rèn)為正朝著實(shí)現(xiàn)真正“智能學(xué)習(xí)體”邁出了重要一步。
增強(qiáng)學(xué)習(xí)，可讓人工智能系統(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)如何以優(yōu)的方式獲得獎(jiǎng)勵(lì)。獎(jiǎng)勵(lì)可以包括機(jī)器人抵達(dá)特定位置或是在電腦游戲中達(dá)到一定的等級。然而，當(dāng)遇到很少給予反饋的復(fù)雜環(huán)境時(shí)，現(xiàn)階段的加強(qiáng)學(xué)習(xí)算法就很容易碰壁，這讓人工智能專家們非?？鄲馈?br />
國內(nèi)多數(shù)初創(chuàng)公司一般在各自應(yīng)用領(lǐng)域擁有優(yōu)勢技術(shù)資源，針對某一細(xì)分領(lǐng)域單點(diǎn)突破，深度挖掘，通過技術(shù)的不斷提升來獲取市場份額。其中，曠視科技以深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺為核心技術(shù)，不斷擴(kuò)展其在視覺識別及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域優(yōu)勢，現(xiàn)以累積提供超過150億次數(shù)據(jù)服務(wù)，成為目前世界大智能數(shù)據(jù)提供方之一。在健康醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛，從應(yīng)用場景來看主要分成了虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、營養(yǎng)學(xué)、生物技術(shù)、急救室/醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設(shè)備、風(fēng)險(xiǎn)管理和病理學(xué)共11個(gè)領(lǐng)域；大數(shù)醫(yī)達(dá)和康夫子就是專注醫(yī)療健康類的虛擬助理研發(fā)企業(yè)。
在智能投顧領(lǐng)域，邏輯是借助人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析，機(jī)器人結(jié)合投資者的財(cái)務(wù)狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好、理財(cái)目標(biāo)等，通過已搭建的數(shù)據(jù)模型和后臺算法為投資者提供量身定制的資產(chǎn)投資組合建議。國內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)了彌財(cái)、藍(lán)海財(cái)富、積木盒子等第三方智能投顧平臺，以及京東智投、企名片、同花順為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司研發(fā)的智能投顧平臺。
在智能教育領(lǐng)域，如學(xué)霸君等，通過拍照搜題進(jìn)行在線答疑自動(dòng)批改作業(yè)等，借助智能圖像識別技術(shù)，學(xué)生遇到難題時(shí)只需要用手機(jī)拍照上傳到云端，系統(tǒng)在一到兩秒內(nèi)就可以反饋出答案和解題思路；另外，科大訊飛、清睿教育開發(fā)出的語音測評軟件，能夠很快對發(fā)音進(jìn)行測評并指出發(fā)音不準(zhǔn)的地方。
在智能法務(wù)領(lǐng)域，直接的應(yīng)用如智能法務(wù)助手，“合同家”通過合同工具積累數(shù)據(jù)，為企業(yè)提供基于大數(shù)據(jù)和人工智能的法務(wù)解決方案。
在智能駕駛領(lǐng)域，當(dāng)屬目前火熱的應(yīng)用領(lǐng)域，如馭勢科技、Momenta、圖森互聯(lián)等通過人工智能技術(shù)解放人力、降低交通事故率等，相信未來智能駕駛會(huì)讓我們的出行變得更加安全、智能化。
美國“OpenAI”是由諸多硅谷巨頭聯(lián)合建立的人工智能非營利組織，推動(dòng)者包括美國創(chuàng)業(yè)孵化器Y Combinator總裁薩姆·阿爾特曼、美國太空技術(shù)探索公司(SpaceX)創(chuàng)始人埃隆·馬斯克等，其目標(biāo)是希望能夠預(yù)防人工智能的災(zāi)難性影響，并推動(dòng)人工智能發(fā)揮積極作用。此次，“OpenAI”的科學(xué)家艾德蘭·艾克菲特、朱斯特·赫伊津哈及團(tuán)隊(duì)，提出了有效探索面臨的兩個(gè)主要障礙，并設(shè)計(jì)了一類算法來解決這些障礙。
研究人員表示，“Go-Explore”可以對環(huán)境進(jìn)行全面探索，同時(shí)構(gòu)建一個(gè)檔案庫來記住它去過的地方，確保自己不會(huì)忘記通往有望成功的期中階段或是終勝利(獎(jiǎng)勵(lì))的路線。其在雅達(dá)利經(jīng)典游戲中的得分，超過了人類玩家和先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)，研究人員用這類算法，解決了之前未能解決的2600個(gè)雅達(dá)利游戲，驗(yàn)證了這類算法的潛力。“Go-Explore”在算法挑戰(zhàn)《蒙特祖馬的復(fù)仇》中的得分是之前的4倍，在另一個(gè)算法挑戰(zhàn)《瑪雅人的冒險(xiǎn)》中的得分也超過了人類玩家的平均水平。而相對的，此前的算法一分都拿不到。
“Go-Explore”算法還能完成一個(gè)模擬機(jī)器人任務(wù)，在這項(xiàng)任務(wù)中，它必須用機(jī)械臂把東西撿起來并放到4個(gè)架子中的一個(gè)架子上，其中兩個(gè)架子被關(guān)在兩扇門的后面。
研究人員指出，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)為新的算法有望應(yīng)用于機(jī)器人、語言理解和藥物設(shè)計(jì)。
(原標(biāo)題：AI向“智能學(xué)習(xí)體”邁進(jìn) 應(yīng)用前景更為廣闊)
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