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加州大学伯克利分校的一支研究团队近期发表的论文显示，他们让人工智能系统自己学会了玩《超级玛丽》。
让人工智能系统学会执行期望中的任务是个复杂而漫长的过程。通常，这样的训练会采用基于奖励的系统。在这种系统中，正确的结果得到加强，最终算法将获得足够多的反馈信息，从而知道该怎么去做。然而，麻省理工学院的这项新研究并未采用这种方法，其中的人工智能由“兴趣”来驱动。
论文作者表示：“这里的概念是，当来自外部环境的奖励不足时，用‘基于兴趣的内在动机’（ICM）去训练人工智能系统。令人惊讶的是，即使外界环境中没有任何奖励信号，你也可以使用ICM。在这种情况下，人工智能系统可以学会基于兴趣去探索。”
为了测试这种人工智能自主学习的能力，研究团队让人工智能去研究经典游戏《超级玛丽》的第一关。通过反复的尝试和失败，人工智能知道了踩到敌人身上可以杀死他们，而在前进中必须跳过每个坑。最终，人工智能通过了第一关，并将所学到的经验用于了第二关。
研究团队发现，基于兴趣的学习将带来更高效的训练方式，并计划在机器人等其他应用中测试这种新的训练方式。
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