DeepMind 的新 AI 能够在游戏中学习规则

Alphabet 的子公司 DeepMind最近开发了一个能够在游戏中学习规则的 AI 系统。虽然 DeepMind 之前已经创建了可以掌握像国际象棋、将棋、围棋和视频游戏等游戏的 AI 模型，但这些模型必须在开始之前被提供游戏规则。因此，DeepMind 的新 AI 代表了对之前的 AI 算法的显著改进，这些算法通过强化学习来学习玩游戏。

AI 系统 – MuZero

在最近发表在《自然》杂志上的论文中，DeepMind 详细介绍了他们的新 AI 系统的工作原理。这个新 AI，被称为 MuZero，能够通过一种称为“预测搜索”的原理在游戏中学习规则。根据 Engadget 的报道，MuZero 使用预测搜索来确定哪些动作应该被执行，基于对手可能的反应。

当考虑到像国际象棋这样的游戏中可能的所有动作时，MuZero 能够优先考虑动作，仅考虑最可能和最相关的动作。MuZero 将从成功和不成功的动作中学习。相比于考虑所有可能的因素，MuZero 仅考虑与当前决策最相关的因素。MuZero 基本上将大量潜在的变量提炼成最重要、最有影响力的特征。这些特征被表示为树形搜索算法。树中的可能性与测试环境的特征相结合，形成了学习模型。预测搜索是在识别环境中最相关的方面之后进行的。

为了做出最终的决定，MuZero 考虑三个因素。

MuZero 考虑到之前选择的结果、当前位置和可以采取的潜在动作。这种方法优于 DeepMind 之前使用的基本预测搜索和树形模型。MuZero 在国际象棋、将棋和围棋方面的表现至少与 AlphaZero 一样好，当它玩 Ms. Pac-Man 时，MuZero 只能考虑大约六或七个动作。尽管有这个限制，AI 仍然表现得相当好。DeepMind 还通过限制 MuZero 可以进行的模拟次数来测试其能力，直到必须做出决定。一般来说，程序被给予的时间越长，表现越好。

DeepMind 的首席研究科学家 David Silver 通过 TechXplore 解释说，MuZero 是第一个能够生成自己对环境规则的表示，并使用该表示来规划动作的 AI 模型。

“我们实际上有一个系统，可以建立自己对世界的理解，并使用这种理解来进行复杂的预测规划，这种规划以前只在象棋等游戏中看到过，”Silver 说。 “(MuZero) 可以从零开始，仅通过试错，发现世界的规则并使用这些规则来实现超人类的表现。”

可能的应用

一个真正能够学习任务约束并在这些约束内运行的 AI 有很多可能的应用。MuZero 可以用于视频压缩等任务，这一直很难使用 AI 自动化，因为有很多不同的视频格式和压缩模式。MuZero 能够实现大约 5% 的压缩改进。这可能对 Google 和 YouTube 主办的众多视频有影响。除了视频外，DeepMind 还在探索使用相同的 MuZero 技术进行蛋白质结构设计和机器人编程。

根据南安普顿大学计算机科学教授 Wendy Hall 的说法，MuZero 代表了“一个重要的进步”对于强化学习算法。然而，Hall担心这些算法可能被滥用。例如，美国空军已经引用了早期关于 MuZero 的研究论文来创建一个可以从 U-2 侦察机发射导弹的 AI 系统。这尽管 DeepMind 的研究人员已经表达了他们反对使用自己的算法进行任何致命武器的立场，并签署了致命自主武器承诺，认为任何致命技术都应保持在人类控制之下。

Silver 解释说，DeepMind 正在展望未来，旨在开发像大脑一样强大和多功能的算法。创建多功能、灵活算法的第一步是了解什么使一个系统变得智能，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。展望未来，期待着开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 正在展望未来，期待开发出像大脑一样强大和多功能的算法，第一步是了解系统的智能含义，智能与识别复杂环境中的模式和规则的能力有关。DeepMind 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