獎勵人工智慧，就能自己學習？這波技術研究展示太逗比
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康奈爾大學圖書館研究人員對訓練有素的AI（人工智慧）進行了研究。通過使用簡單的獎勵加強學習，引入程序上生成的各種地形，能讓AI代理開發自己應付複雜運動的技術。
理論上來說，強化範例式學習，可以從簡單的獎勵信號直接學習複雜行為。在這篇論文里探討了豐富環境下如何有助於促進複雜行為的學習。具體的來說，就是在不同的環境背景下訓練代理，在這個過程中促使它出現一些表現良好的強健行為。展示這個演示的原理是：它們對獎勵選擇的敏感度行為。研究人員使用基於前進進度中的一些簡單獎勵功能，在多種具有難度的地形和障礙物上訓練幾個模擬的身體。
簡單的說就是在電腦里設置一個人工智慧的代理角色，開始給它一些簡單的障礙。在這個過程中，給它一些類似「呀，你做的很棒，加油啊！繼續前進，你會做的更好噠，么么噠」鼓勵信號（當然這是我比喻的說法，哈哈哈）。然後，人工智慧感覺自己得到了認可，信心大增，在接下來複雜的環境中它會自己開發技能躲避障礙。
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