2000 亿次训练，只为能让 AI“自学”新游戏

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据外媒报道，Open-Ended Learning Team（开放式学习小组）在 Deepmind 的 Blog 上发表了一篇关于训练一个无需与人类交互数据就能玩不同游戏的 AI 智能体（AI agents）的文章。一般来说，需要先给智能体提供一部分新游戏的数据，再让它自我进行游戏训练，从而在该游戏中取得更好的成绩。但目前的智能体，如果不从头开始学习，它就无法完成新游戏或新任务。团队的目的是省略前面的步骤，创造出的智能体能直接在新游戏中自我探索，并在复杂的游戏环境中取得好成绩。▲ AI agents团队希望该文章能提供给其他研究人员另一条新思路，以创造更具适应性（more adaptive）、普遍能力（generally capable）更强的 AI 智能体。同时，他们邀请感兴趣的人士一同加入研究。一、专门为训练 AI 造了个游戏场地当 AI 智能体在训练游戏时，缺乏数据（每个游戏的数据都是单独的）是导致强化学习（reinfor