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深数所:铺垫是人工智能的立根之本

人工智能的发展就像盖房子,基础打得牢,才能建得高。深数所(深圳人工智能与数字经济研究院)的研究员们,坚定不移地做着打基础的工作——那便是强化学习领域的关键技术深度强化学习。
深数所:铺垫是人工智能的立根之本

在人工智能算法的发展过程中,一个分支是监督学习,很多研究员都在这个分支上做出了许多突破性的成绩。监督学习的基础是数据,有数据就能训练出模型,于是数据成为了这种类型的算法最关键的基础设施。后来又发展出了强化学习,强化学习不需要数据,不需要标注,而是构建一个模拟的环境,然后让机器人不断地试错,这就像让机器人不断地“玩游戏”,边失败边总结经验,直到可以打败所有对手。

但对于人类来说,构建一个模拟环境是一件非常困难的事情,而且很多事情我们都无法构建相应的模拟环境。这时就需要做到让机器人下真枪实弹的“战场”,来面临真实的挑战。不过,这样做有一个非常大的风险,那就是机器人可能带来不可逆的破坏。这时候,强化学习算法又分出两类:一类是只做模拟训练,在真实环境下直接执行,另一类是先学会如何在模拟环境中学习,再将学到的知识迁移到真实环境中。而后者就叫做深度强化学习。

深数所的团队成员正在深度强化学习领域不断探索,并取得了一些比较好的成绩。我们团队成员陈希儒和他的团队发展了一种新的深度强化学习算法,可以在真实的环境下直接学习,而不需要构建模拟环境。这种算法叫做“深度Q网络”,它可以应用在很多领域,比如机器人控制、自动驾驶等。

深度强化学习是一种非常有前途的人工智能算法,它可以解决很多复杂的问题。深数所的研究员们正在这个领域不断探索,致力于推动人工智能的发展。

标签:人工智能,深数所,深度强化学习,强化学习,监督学习

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