这个意识流算法,让AI能像人一样归纳总结

　　【编译】可以或许从错误中进修是一种强盛的手段，人类总轻易失足，但也总能从中获益。偶然我们搞砸了某件事，但至少进程中也有一点可取之处，我们可以从做的不足好的处所汲取教导，下次做的更好。最终，得到乐成。就是我们常说的“失败是乐成之母”。

　　人工智能(AI)可以行使相同的试错技能来进修新的使命。通过强化进修，AI会实行差异的要领来做一件事，并在每次靠近方针时得到嘉奖。基于这种由嘉奖提供的强化，AI在乐成之前会实行更多相同的对象。

　　人类的差异之处在于怎样从失败和乐成中进修。不只仅是进修了与最初方针相干的对象,我们也网络了“为何会失败”的信息，并且往后也许会应用到一个略有差异的方针，我们比AI更擅长归纳信息。

　　总部位于旧金山的人工智能研究公司OpenAI宣布了一个我们可称之为“后见之明”(HER，Hindsight Experience Replay)的开源算法，该算法将失败视为乐成，以辅佐AI变得更像人类。

　　HER的首要理念可以说有一些“意识流”的影子: 在某一个特定的方针上，即便你没有取得乐成，但你至少因此实现了另一个差异的方针。以是，为什么不冒充你想要实现的正是这个方针，而不是最初设定的方针呢?

　　为了便于领略HER的运作要领，可以想象一下你在打棒球。你的方针是打出本垒打。在第一场角逐中，你击出了一个界外球。对付本垒打而言这是失败的，可是你在这个进程中学到了两件事:你学会了一种不打本垒打的要领，并且你也学会了怎样击出界外球。虽然，你事先不知道你会击出一个界外球，但有什么相关呢?过后履历回放，从你适才做的举措中进修，本质上说，“假如我想打一个界外球，适才谁人就很美满!”你也许没有到达最初的方针，但你如故取得了前进。

　　HER的另一个利益是，它行使了研究职员所谓的“稀少嘉奖”(sparse rewards)来指导进修。作为强化进修进程的一部门，嘉奖是我们怎样汇报AI他们所做的是一件功德照旧一件坏事——它们只是算法中的数字，但你可以把它们想象成饼干。大大都强化进修算法都行使“麋集嘉奖”(dense rewards)，AI按照使命完成的靠近水平，获得差异巨细的饼干。这些饼干对一个使命中的各个方面举办单独嘉奖，以此鼓励AI，在某种意义上，可辅佐AI以你想要的方法进修。

　　麋集嘉奖是有用的，可是计划它们也许会很棘手，并且它们在现实应用中并不老是实际的。大大都应用措施都很是注重功效且都出于现实目标，要么乐成，要么失败。稀少嘉奖意味着AI只有在它乐成的时辰才会获得一个饼干，因此:更轻易丈量，更轻易编程，更轻易实现。然而，衡量的功效是，这个要了解让进修变得更慢，由于AI没有获得增量式的反馈，它只是被重复奉告“没有饼干给你”，除非它很是荣幸，乐成地实现了方针。

　　这就是HER的切入点:它通过嘉奖让AI举办进修，并把每一次实行都当做乐成，改变方针，让AI能学到一些对象。想象一下，AI没有靠近最初方针，然后会说，“是的，我完全想这么做。”通过HER，你会说，“哦，在那种环境下，好，吃块饼干吧!”

　　通过这种替代，强化进修算法实现了某些特定方针，得到了进修信号，纵然它不是你最初想要到达的方针。假如一向一再这个进程，AI最终会学会怎样实现恣意一个方针，虽然，个中包罗你真正想要到达的方针。

　　OpenAI为HER提供了一个开源版本，他们宣布了一组基于真实AI平台的仿真AI情形，包罗一个影子手和一个抓取研究AI。有关HER的更多信息可前去OpenAI官网相识。

（编辑：湖南网）

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