DeepMind的創新AI直接從人類輸入中學習任務

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革命性人工智慧學習：DeepMind的創新方法

谷歌DeepMind最近推出了一個突破性的人工智慧代理系統，該系統能夠透過一種稱為文化傳遞的過程，從人類導師那裡學習。這一創新方法不僅讓AI能夠模仿觀察到的行為，還能在演示結束後長時間記憶這些學習到的行為。

在最近發表於《自然》的研究中，研究人員強調這種新型模仿學習如何提高AI模型技能傳遞的效率。這可以比喻為觀看教學視頻的學習體驗：你吸收資料，應用教學，並將課程內容保留至未來使用。

這一少量模仿學習過程的有效性在一個名為GoalCycle3D的模擬環境中得到了證明，AI代理能夠從人類演示者那裡有效地學習任務，即便在此之前並未與人類互動。值得注意的是，該代理顯示出在導師離開後，仍能執行演示的任務並記住這些技能。

研究的實際應用

DeepMind的研究對於機器人技術具有廣泛的影響。例如，這可以簡化如提箱和放置等任務的教學，使自動化系統能夠直接從人類指導中學習。這一方法同樣對增強客戶服務系統充滿潛力，使其能夠互動學習和適應，提供更個性化的支持。

解決AI訓練中的挑戰

DeepMind的論文強調這一新訓練方法在實際應用中的重要性，尤其在收集人類數據既昂貴又容易變異的情況下。此外，這一方法還提供了一個解決隱私問題的方案，使AI能夠通過直接觀察進行實時學習，而無需存儲大量數據集。

過去，模仿焦點的AI訓練研究主要集中於單一任務，並且缺乏讓少量學習者有效處理多任務的能力。這一新方法利用由神經網絡驅動的代理系統，並通過深度強化學習技術進行訓練。DeepMind認為，這一策略可能促進人工通用智慧在算法開發中的文化演化。

然而，這一新概念也存在局限性。一個關鍵問題是AI代理可能會錯誤地概括其觀察到的行為。此外，研究中使用的訓練場景相對簡單，這表明需要進一步研究更廣泛的場景，以評估這一技術的更普遍適用性。

通過這一開創性工作，DeepMind不僅正在改變人工智慧學習的格局，還為未來的創新鋪平了道路。實時觀察學習結合先進的神經網絡能力，可能成為人工智慧發展新時代的基石。

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