工程师对AI计算机进行预培训，使其功能更加强大

2016年，一台超等计较机在伟大的棋盘游戏Go中击败了天下冠军。怎么样?通过行使强化进修，这是一种人工智能，计较机可以通过简朴的指令对其举办编程后举办自我实习。计较机从错误中汲取教导，并慢慢变得强盛。

强化进修的首要弱点是它不能在某些现实应用中行使。那是由于在自我实习的进程中，计较机最初会实行险些全部事物，然后最终跌入正确的阶梯。对付某些应用措施(譬喻不应承容忍溘然的温度颠簸的天气节制体系)，此初始试错阶段也许会呈现题目。

CSEM工程师已经开拓出一种办理此题目的要领。他们表白，计较机可以起首在极为简化的理论模子长举办实习，然后再配置为在现实体系上进修。这意味着，当计较机在实际糊口中的体系上开始呆板进修进程时，它们可以小心先前在模子上学到的常识。因此，计较机可以快速走上正确的阶梯，而无需经验一段时刻的强烈颠簸。工程师的研究成就方才颁发在关于神经收集和进修体系的IEEE Transactions中。

CSEM智能能源体系研究认真人，该研究的合著者Pierre-Jean Alet说：“这就像在开车提高修驾驶员手册一样。”“通过这一预培训步调，计较机可以成立一个可以操作的常识库，从而在探求正确谜底时不会呈现盲目环境。”

工程师行使三步进程在伟大的100个房间的构筑物中的加热，透风和空调(HVAC)体系上测试了他们的要领。起首，他们行使简朴描写了构筑物举动的简朴方程式对“假造模子”举办了计较机培训。然后他们将现实的构筑物数据(温度，百叶窗打开的时刻，气候状况等)输入计较机，以使培训越发精确。最后，他们让计较机运行其强化进修算法，以找到打点HVAC体系的最佳要领。普及的应用

这一发明可以通过将呆板进修的行使范畴扩大到运行参数的庞大颠簸会带来重大财政或安详本钱的应用，从而为呆板进修开发新的视野。

（编辑：湖南网）

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