传统上，人工智能代理通过反复试验来学习如何玩游戏，这可能需要几周甚至几个月的时间。然而，一项新技术已经开发出来，可以让人工智能从游戏的原始操作手册中学习。
在最近的一项研究中，研究人员使用一种被称为强化学习的机器学习算法，教AI代理如何玩几款经典的视频游戏，包括吃豆人、太空入侵者和蒙特祖玛的复仇。
AI代理可以访问每个游戏的指导手册，使其能够快速学习规则和目标。例如，这种方法可以让AI在几个小时内掌握雅达利的《Skiing》，而传统方法则需要数周甚至数月的时间。在某些情况下，AI获得了比人类玩家更高的分数。
这项新技术对人工智能和机器学习意义重大。例如，它可以提供一种更有效的方法来为视频游戏训练AI代理，并在其他领域应用，如机器人和自动驾驶汽车，这些领域传统上依赖于试错学习方法。
一个潜在的应用是自动驾驶汽车的开发。例如，自动驾驶汽车可以从详细的指导手册中学习如何在特定的城市中行驶，使其能够快速学习道路规则和最佳路线。这将使汽车能够快速有效地适应新环境。
这项新技术可能会彻底改变我们教机器学习和与环境互动的方式，这是机器学习模型的一个主要问题，因为它们被带离了它们的控制环境，被迫与现实世界及其变量互动。简而言之，教授一个模型或人工智能程序需要数年的时间，很容易变成一小部分时间。
首席研究员马修·豪斯克内希特(Matthew Hausknecht)说:“从文本中学习并使用这些知识来执行困难的、前所未见的任务的能力是一种关键能力，可以在广泛的领域推动人工智能的进步。”
这项教人工智能代理从说明书中学习的新技术可能会改变人工智能和机器学习的游戏规则。
可能性是无限的，我们可以期待未来会有更多的突破。
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