人工智能的训练指南
AI 预测交通堵塞、为播放列表选择音乐、修复消息中的错误、清除视频通话中的噪音—— 这只是其涉及的一小部分。每天都有数百万人接触人工智能的运作，有时甚至没有意识到。
为了让人工智能帮助解决实际问题，首先必须对其进行训练。打个比方：如果一个人来到国际象棋俱乐部，想学下棋，教练可以向他解释棋子在某些位置上的作用，和他一起研究棋子的组合等；或者他可以简单地给他们棋盘和棋子，告诉他们基本规则，并推荐一些教材。然后他说：师父带你进去，你就靠自己修行。现在“你”可以自己解决了。
国际象棋人机PK
第一个训练方案是监督学习：研究人员通过正确和错误的动作为人工智能准备指南的方法。在此基础上，机器会学习一种算法来解决类似的问题。与人类一样，人工智能接收“老师”的反馈，分析错误并提高其表现。
在现实生活中，这种方法用于预测天气、公司收入和房地产价格。银行在决定是否发放贷款时运用从老师那里学到的知识：人工智能根据年龄、工资、经验、信用记录、财产所有权等多个属性对客户进行分析，并确定他是否有能力偿还贷款。要求的金额。应用该技术的服务的另一个例子是语音助手。开发人员可以将许多文本和录音上传到计算机，以便神经网络可以“学习”进行对话。
纠正监督一直是培训过程的重要组成部分。但现在通常的机制正在被重新考虑：如果孩子们被赋予犯错和独立探索的权利，他们会更受赞赏。为此，“学生”被置于模拟环境中，他们可以立即针对现实生活情况磨练各种技能。
强化学习也是机器学习的另一种选择。在这种情况下，计算机，或者科学家所说的“代理”，没有明确的动作来训练算法。人工智能采取行动，然后观察环境及其在其中的位置如何变化。如果此操作成功并且使AI 更接近实现其目标，则会奖励——，鼓励它继续朝所选方向前进。相反的情况下，AI会失去奖励积分并后退几步来修改其行动的“轨迹”。随着机器逐渐适应陌生的环境，它会了解需要什么以及完成手头任务的最佳方法。
以人工智能为例：学会跟进和忍耐
假设我们要训练机器遛狗。这是一项复杂的任务，可以分为几个阶段：机器人必须把狗叫到门口，给它穿衣服，系好皮带，出去，确保它不会挣脱并向人扔东西，然后返回回家，给它脱衣服，洗它的爪子。在强化训练中，机器的任务是将请求独立地分解为单独的动作，并找到执行这些动作的最佳方式。最初，系统可能会尝试在没有皮带的情况下走出去。下一次，机器人给狗戴上安全带，却忘了给狗保暖。人工智能可以无数次地尝试这样的事情，直到找到最好的方法。在这方面，它是比人类更勤奋的学习者。
机器复杂技能的发展仍然慢于人类。所以，如果你计算一下AI学会玩DOTA所需要的时间，则需要45000年。然而，由于该过程发生在虚拟环境中，因此可以加速和并行化，将数千年压缩为一年。怎么感觉像是作弊呢？例如，OpenAI 机器人花了十个月的时间来训练。在国际Dota 2 锦标赛中击败世界冠军。该公司还成功制造了一个能够组装魔方的机器人（或者更确切地说是机械臂）。为此，AI在虚拟环境中花费了一万年的模拟时间进行持续训练。
在游戏中，计算机可以轻松超越最有才华的人类，但对于应用程序来说，这还不够。现实世界比虚拟世界复杂得多，有许多不可预测的事件。科学家们正在努力让强化学习算法更接近实现，但这是一个漫长且昂贵的过程。一般来说，在科学中，对社会的效用并不总是立竿见影的：发现往往需要科学基础来准备。对于此类基础研究来说，基础设施的支持非常重要。
来自人类的大师课：人工智能如何在现实世界中生存
您可以想象强化学习在现实世界中的几个成功应用。例如，Google 创建了基于RL 的深度学习算法PRIME。它有助于开发快速且紧凑的处理器来处理人工智能任务。 AI 制造的芯片延迟高达50%，将生产时间从数月缩短至6 小时。此外，芯片本身也缩小了1.5倍，使得生产成本更低并降低了功耗。
行走机器人是实施强化学习的另一个例子。他们扫描周围的世界，在处理器中创建周围环境的模型，并学习在这个“虚拟现实”中采取行动。他们学到的技能随后被用来驾驭现实世界。这样的机器人已经可以在坚硬和柔软的表面上奔跑、爬楼梯，甚至在光滑的表面上保持平衡。
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用户评论
哇，看完这篇文章，我完全被震撼了。人工智能在Dota中的表现简直无敌，但说到超越人类，感觉还是差了点。毕竟，Dota不仅仅是游戏，更是一种策略和智慧的较量。
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是啊，虽然AI在Dota里打败了所有人，但我觉得它缺少了那份人类玩家的激情和创造力。有时候，玩游戏就是图个开心，AI可能永远体会不到。
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我同意楼上，AI确实在Dota中无敌，但它的胜利似乎缺少了人性的温度。人类玩家之间的互动和竞技精神是AI永远无法复制的。
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这文章说得挺有道理。AI在Dota中的表现确实很牛，但我觉得它欠缺了那种随机应变的能力。Dota的魅力就在于此，谁能预料到下一秒会发生什么。
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哈哈，看到这个标题我就笑了。AI在Dota里无敌，但人类玩家仍然可以凭借自己的智慧找到对抗的方法。这就是游戏的魅力吧。
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我觉得AI在Dota中打败人类，是因为它没有情感和压力。人类玩家在紧张的比赛氛围下更容易犯错，而AI则是稳如泰山。
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这篇文章引发了我对AI的思考。虽然它在Dota中很强，但我觉得它缺乏了那种对游戏的热爱。人类玩家在游戏中寻找快乐，AI呢？
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我完全不同意。AI在Dota中的表现已经超越了人类，它的策略和计算能力是无人能敌的。人类玩家要想超越AI，还需要更加努力。
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我觉得AI在Dota中的胜利，更多是技术的胜利。但说到超越人类，AI还需要在情感和创造力上有所突破。
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这篇文章让我想到了机器人取代人类的话题。虽然AI在Dota中很强，但人类玩家永远有自己独特的魅力。
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AI在Dota中的表现确实让人惊叹，但我觉得它缺少了那份对胜利的渴望。人类玩家在比赛中追求胜利，而AI只是完成任务。
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不得不说，AI在Dota中的胜利证明了人工智能的强大。但它的胜利是否意味着人类玩家的末日呢？我不这么认为。
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我觉得AI在Dota中打败人类，是人类玩家自身的问题。我们太过于依赖直觉和经验，而忽略了AI的强大。
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这篇文章让我重新审视了Dota这款游戏。AI在其中的表现确实令人敬畏，但人类玩家仍有自己的舞台。
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AI在Dota中的胜利是技术进步的体现，但我觉得它无法完全超越人类。毕竟，游戏是人类智慧的结晶。
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这篇文章让我思考了很多。AI在Dota中的表现确实很厉害，但人类玩家仍然可以在其他领域超越它。
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我觉得AI在Dota中的胜利，更多是提醒我们人类要不断进步。毕竟，人工智能的发展速度已经超出了我们的想象。
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读完这篇文章，我更加坚信人类玩家的智慧。AI在Dota中的胜利，只是暂时的，人类玩家终将找到超越它的方法。
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