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英國《自然》雜志近日發(fā)表一項人工智能研究成果：美國團隊報告了一類增強學習，可回溯過去、解決復雜任務，真正改善了對復雜環(huán)境的探索方式，有望應用于機器人、語言理解和藥物設計領(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的人工智能系統(tǒng)。該成果被認為正朝著實現(xiàn)真正“智能學習體”邁出了重要一步。
增強學習，可讓人工智能系統(tǒng)通過探索和理解復雜環(huán)境來進行決策，并學習如何以優(yōu)的方式獲得獎勵。獎勵可以包括機器人抵達特定位置或是在電腦游戲中達到一定的等級。然而，當遇到很少給予反饋的復雜環(huán)境時，現(xiàn)階段的加強學習算法就很容易碰壁，這讓人工智能專家們非?？鄲?。
國內(nèi)多數(shù)初創(chuàng)公司一般在各自應用領(lǐng)域擁有優(yōu)勢技術(shù)資源，針對某一細分領(lǐng)域單點突破，深度挖掘，通過技術(shù)的不斷提升來獲取市場份額。其中，曠視科技以深度學習、計算機視覺為核心技術(shù)，不斷擴展其在視覺識別及深度學習領(lǐng)域優(yōu)勢，現(xiàn)以累積提供超過150億次數(shù)據(jù)服務，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，人工智能應用已經(jīng)非常廣泛，從應用場景來看主要分成了虛擬助理、醫(yī)學影像、藥物挖掘、營養(yǎng)學、生物技術(shù)、急救室/醫(yī)院管理、健康管理、精神健康、可穿戴設備、風險管理和病理學共11個領(lǐng)域；大數(shù)醫(yī)達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，機器人結(jié)合投資者的財務狀況、風險偏好、理財目標等，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、藍海財富、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，如學霸君等，通過拍照搜題進行在線答疑自動批改作業(yè)等，借助智能圖像識別技術(shù)，學生遇到難題時只需要用手機拍照上傳到云端，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)音進行測評并指出發(fā)音不準的地方。
在智能法務領(lǐng)域，直接的應用如智能法務助手，“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)和人工智能的法務解決方案。
在智能駕駛領(lǐng)域，當屬目前火熱的應用領(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，其目標是希望能夠預防人工智能的災難性影響，并推動人工智能發(fā)揮積極作用。此次，“OpenAI”的科學家艾德蘭·艾克菲特、朱斯特·赫伊津哈及團隊，提出了有效探索面臨的兩個主要障礙，并設計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)境進行全面探索，同時構(gòu)建一個檔案庫來記住它去過的地方，確保自己不會忘記通往有望成功的期中階段或是終勝利(獎勵)的路線。其在雅達利經(jīng)典游戲中的得分，超過了人類玩家和先進的人工智能系統(tǒng)，研究人員用這類算法，解決了之前未能解決的2600個雅達利游戲，驗證了這類算法的潛力。“Go-Explore”在算法挑戰(zhàn)《蒙特祖馬的復仇》中的得分是之前的4倍，在另一個算法挑戰(zhàn)《瑪雅人的冒險》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”算法還能完成一個模擬機器人任務，在這項任務中，它必須用機械臂把東西撿起來并放到4個架子中的一個架子上，其中兩個架子被關(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大、通用的探索方法。他們認為新的算法有望應用于機器人、語言理解和藥物設計。
(原標題：AI向“智能學習體”邁進 應用前景更為廣闊)
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