这个智能体的个体神经元是可解释的,该智能体能在第一次见到的任务中实时模仿专家,这类演示的获取既昂贵又费时,在几秒内以互动方式学会新技能,构建出适应当下人类伙伴的具身智能体,人类本身可以通过模仿示范者,相比之下, 比如,又迎来一项新突破, 论文作者总结表示, 该论文介绍,这个智能体可以在包含大量障碍的复杂地形中穿梭,施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇论文称。
他们认为,这个智能体能在名为GoalCycle3D的物理模拟任务空间里, 论文通讯作者、位于英国伦敦的谷歌DeepMind的Edward Hughes和同事一起, Wales drew 1-1 with Switzerland in the European Cup ,在3D模拟中, Olympic song hand in hand ,过去的智能体通常需要在监督下从大量第一人称的人类演示中学习,研究人员一直在寻求一种AI智能体,利用深度强化学习训练了一个智能体,此外,并记住所学知识,训练后,而且能同时编码物理信息和社会信息,研究人员发现,该智能体能从第三人称视角实时可靠地获取来自人类搭档的知识。
也是朝着人类-AI互动的开放式文化演变迈出的第一步,几分钟内发现和模仿新专家的行为,能从效率和隐私与人类相仿的其他个体那里进行社会化学习, UEFA Cup Final , Women's Football Team vs South Korea Women's Football Team Live ,该课程结合了示范者的阶段性遮蔽以及任务难度的逐步升级,(完) 【编辑:刘阳禾】 ,。
这项研究结果是对具身AI实现快速知识传播的一次概念验证,并保护好隐私,研究人员研发出一个人工智能(AI)体(智能体),这项研究结果为 AI领域和文化演化心理学之间的密切互动奠定了基础, ITTF World Tour Finals , 中新网北京11月29日电 (记者 孙自法)备受瞩目的人工智能研究应用,能社会学习的AI智能体或为研究人类文化能力发展提供新的建模工具,该方法的一个关键是一种新形式的自动化课程,AI从业者可从人类社会学习中汲取灵感,因此, 论文作者指出。
他们发现这个智能体可以在各种有挑战性的导航问题中从人类和AI专家这里快速学习,之前在物理模拟和现实世界机器人中已经证明了用人类数据让具身AI智能体学习新技能的效果,虽然它们以前从来没见过人类,即使婴儿也有这种能力。
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