DeepMind：创新AI直接从人类输入中学习任务

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革命性的人工智能学习：DeepMind的创新方法

谷歌DeepMind推出了一种突破性的人工智能代理系统，能够通过文化传递的方式从人类教师那里学习。这种创新方法不仅允许AI模仿观察到的行为，还能在示范结束后长时间记忆这些学习到的行为。

最近发表在《自然》杂志上的研究表明，这种模仿学习的新形式能够提高AI模型技能传递的效率。可以将其比作观看教学视频：你吸收知识、应用所学，并将经验留待未来使用。

这一少量示范模仿的有效性在一个名为GoalCycle3D的模拟环境中得到了证明。在这里，AI代理成功地从人类演示者那里学习任务，即使之前没有与人类的互动。令人惊讶的是，该代理能够执行示范任务，并在教师离开后继续回忆起这些技能。

研究的实际应用

DeepMind的研究具有广泛的影响，特别是在机器人领域。例如，它可以简化诸如箱子搬运和放置等任务的教学，使自动化系统能够直接从人类指导中学习。这种方法还有望改善客服系统，使其能够互动学习并适应，提供更个性化的支持。

解决人工智能培训中的挑战

DeepMind的论文强调了这一新型培训方法在实际应用中的重要性，尤其是在收集人类数据既昂贵又存在变数的情况下。此外，这种方法还解决了隐私问题，使AI能够通过直接观察实时学习，而无需存储大量数据集。

历史上，关于以模仿为重点的人工智能培训的研究主要集中在单一任务上，缺乏让少量学习者有效处理多任务的能力。这一新方法利用基于神经网络的代理系统，采用深度强化学习技术进行训练。DeepMind认为，这一策略可能促进人工通用智能算法的发展与文化演进。

然而，这一新概念也存在局限性。一个主要问题是AI代理可能会误解观察到的行为。此外，研究中使用的训练场景相对简单，表明需要在更广泛的场景中进行进一步研究，以评估该技术的适用性。

通过这一开创性工作，DeepMind不仅重塑了人工智能学习的格局，也为未来的创新铺平了道路。将实时观察学习与先进的神经网络能力相结合，可能成为人工智能发展的新时代的基石。

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