Google DeepMind用它來教AI如何玩經(jīng)典的Atari視頻游戲

如果您不知道，Google會有一個子公司Project Loon，該子公司由充氦氣球組成，旨在向世界偏遠地區(qū)提供Internet訪問。這些高空氣球位于平流層中，可形成空中無線網(wǎng)絡(luò)。

就在去年，該子公司宣布其氣球達到了100萬小時的平流層飛行。而在10月，據(jù)透露，盧恩（Loon）在空中停留了312天，這意味著將近一年的時間，創(chuàng)造了平流層最長飛行的新紀錄。它還覆蓋了約135，000英里（約21萬公里）的距離。現(xiàn)在，在《自然》雜志上，懶人高管已經(jīng)解釋了這些氦氣球如何能夠在空氣中停留近一年。

事實證明，這很大程度上與風(fēng)流和機器學(xué)習(xí)有關(guān)。氣球由Loon的首席技術(shù)官Sal Candido提到“數(shù)字趨勢”，氣球在高空向上或向下導(dǎo)航，以捕捉有利的風(fēng)流，從而將其引導(dǎo)至所需的方向。

氦氣球何時上升或下降沒有手動控制。因此，該決定是由復(fù)雜算法提取的數(shù)據(jù)來決定的。盡管這些算法是由人類編寫的，并且經(jīng)過了強化學(xué)習(xí)，但是Google能夠利用AI并自行構(gòu)建這些算法。因此從技術(shù)上講，這使其成為更好的導(dǎo)航系統(tǒng)。

還提到的是，與人類花費的時間相比，機器可以在很短的時間內(nèi)構(gòu)建這些導(dǎo)航系統(tǒng)。對于那些好奇的人來說，強化學(xué)習(xí)是一種受行為主義心理學(xué)極大啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)。Google DeepMind用它來教AI如何玩經(jīng)典的Atari視頻游戲。

盡管飛行氣球離玩游戲還很遙遠，但背后的想法卻保持不變。據(jù)說這些人工智能氣球還基于歷史風(fēng)知識以及預(yù)測的風(fēng)和預(yù)計的未來飛行路線做出決策。

因此，在氣球最終決定改變其航向或采取任何行動之前，必須對所有這些數(shù)據(jù)進行處理和計算。除此之外，新的強化學(xué)習(xí)方法還使Loon氣球靠近地面站，因此它們可以輕松發(fā)送和接收信號。

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