[技术前沿]奖励人工智能，就能自己学习？这波技术研究展示太逗比~

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康奈尔大学图书馆研究人员对训练有素的AI（人工智能）进行了研究。通过使用简单的奖励加强学习，引入程序上生成的各种地形，能让AI代理开发自己应付复杂运动的技术。

理论上来说，强化范例式学习，可以从简单的奖励信号直接学习复杂行为。在这篇论文里探讨了丰富环境下如何有助于促进复杂行为的学习。具体的来说，就是在不同的环境背景下训练代理，在这个过程中促使它出现一些表现良好的强健行为。展示这个演示的原理是：它们对奖励选择的敏感度行为。研究人员使用基于前进进度中的一些简单奖励功能，在多种具有难度的地形和障碍物上训练几个模拟的身体。

简单的说就是在电脑里设置一个人工智能的代理角色，开始给它一些简单的障碍。在这个过程中，给它一些类似“呀，你做的很棒，加油啊！继续前进，你会做的更好哒，么么哒”鼓励信号（当然这是我比喻的说法，哈哈哈）。然后，人工智能感觉自己得到了认可，信心大增，在接下来复杂的环境中它会自己开发技能躲避障碍。

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