传统上，人工智能代理已经学会了如何通过尝试和错误来玩游戏，这可能需要数周甚至数月的时间。然而，一项新技术已经被开发出来，允许AI从游戏的原始说明手册中学习。
在最近的一项研究中，研究人员使用一种称为强化学习的机器学习算法，教人工智能代理如何玩几款经典视频游戏，包括吃豆人、太空入侵者和蒙特祖玛的复仇。
AI代理可以访问每个游戏的说明手册，使其能够快速学习规则和目标。例如，这种方法可以让AI在几个小时内掌握雅达利的《滑雪》，而传统方法可能需要数周甚至数月。在某些情况下，AI比人类玩家获得了更高的分数。
这项新技术对人工智能和机器学习具有重要意义。例如，它可以提供一种更有效的方法来训练视频游戏中的人工智能代理，并在其他领域有应用，比如机器人和自动驾驶汽车，这些领域传统上依赖于试错学习方法。爱游戏备用
一个潜在的应用是开发自动驾驶汽车。例如，一辆自动驾驶汽车可以从详细的指导手册中学习如何在特定的城市行驶，从而使其能够快速学习道路规则和最佳路线。这将使汽车能够快速有效地适应新环境。
这项新技术可以彻底改变我们教机器学习和与环境互动的方式，这是机器学习模型的一个主要问题，因为它们被带出了控制环境，被迫与现实世界及其变量互动。简而言之，教授一个模型或人工智能程序需要数年的时间，很容易变成一小部分时间。
首席研究员马修·豪斯克内希特(Matthew Hausknecht)表示:“从文本中学习并使用这些知识来执行困难的、以前看不见的任务的能力是一项关键能力，可以在广泛的领域开启人工智能的进步。”
教授人工智能代理从说明书中学习的新技术可能会改变人工智能和机器学习的游戏规则。
可能性是无限的，我们可以期待未来有更多的突破。
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