美國陸軍實(shí)驗(yàn)室新算法，為軍隊訓(xùn)練機(jī)器人

美國陸軍研究實(shí)驗(yàn)室和德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員開發(fā)了新的算法，讓機(jī)器人能夠通過與人類導(dǎo)師互動來有效地完成任務(wù)，這項研究的結(jié)果發(fā)表在了正在召開的AAAI人工智能大會上。

這種新算法名為“Deep TAMER（深度馴化）”，它是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的延伸，該算法為人工智能機(jī)器人提供了一種能力，即如何在短時間內(nèi)與人類培訓(xùn)師一起通過觀看視頻來執(zhí)行任務(wù)。

根據(jù)陸軍研究人員Garrett Warnell的說法，研究小組考慮了人類通過觀察和提供批評來教導(dǎo)人工智能特工如何行動的情況。

美國陸軍研究實(shí)驗(yàn)室Garrett Warnell（左） 與德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校Peter ston

“未來的軍隊將由士兵和人工智能特工組成，并肩工作。”Warnell 說道。

研究人員擴(kuò)展了這個領(lǐng)域的早期工作，以便為通過圖像觀察世界的機(jī)器人或計算機(jī)程序提供這種類型的培訓(xùn)。

Warnell表示：“雖然我們可以預(yù)先訓(xùn)練人類，但在他們從未見過的新環(huán)境下，難免會被要求執(zhí)行小組任務(wù)，例如搜索、救援或監(jiān)視。在這種情況下，人類非常善于利用以往的訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)舉一反三地完成任務(wù)，但目前的人工智能特工并不擅長?！?/p>

現(xiàn)在，一些人工智能技術(shù)要求機(jī)器人與環(huán)境進(jìn)行長時間的交互，以學(xué)習(xí)如何最高效地執(zhí)行任務(wù)。但在學(xué)習(xí)的過程中也會存在一些風(fēng)險，因?yàn)槿斯ぶ悄芴毓?zhí)行的操作可能不僅存在錯誤，更可能是災(zāi)難性的。

信息來源：EconomicTime News

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