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人工智能專家偏愛用遊戲訓練AI
在人工智能研究中，不少學者通過遊戲測試程序性能。《經濟學人》撰文稱，人工智能專家之所以喜歡用視頻遊戲來訓練算法，是因為它可以模擬現實生活中的各種場景，降低訓練成本，而且可以幫助他們更好地理解人工智能甚至自然智能的底層原理。
普林斯頓大學計算機學家阿瑟·菲力珀維茨在處理停止標誌時碰到了一個問題。菲力珀維茨當時正在教汽車如何識別和解讀周圍的世界，使之可以在沒有人類幫助的情況下自動駕駛。
要實現這一目標，就必須能夠識別停止標誌。所以，他希望訓練一套合適的算法。這種訓練需要向算法（或者運行算法的電腦）展示許多停止標誌的圖片，而且要涵蓋多種不同的環境，但要從圖庫中獲取所有圖片並非易事，而要親自跑出去逐一拍攝更是非常困難。但菲力珀維茨發現《俠盜獵車手5》包含了多種真實場景下的停止標誌。
這種情況其實並不少見，除了把遊戲當做訓練場，還有的研究人員則是看中了不同的遊戲所需的不同認知技能，因而認為遊戲可以幫助他們理解如何把智能問題分解成一個個易於掌控的模塊。（記者 江東洲 劉昊）
（來源：科技日報） |
