利用電動遊戲解開AI的新關卡

（編譯/Vincent） 「近年AI的巨大成果令人振奮，為延續此趨勢，我們正發展更複雜的演算法來學習做最佳決策的策略，」匹茲堡大學助教授Daniel Jiang表示。 Jiang博士設計的演算法，專門在複雜、不確定的環境下學習決策策略。藉由模擬環境下的測試，可發現錯誤，並發現及強化導致成功的策略。為讓整個程序更完美，Jiang及許多研究者須要能反映現實的模擬。 一項為先進AI準備的策略，是利用實際情境下的歷史資料。例如演算法可以跑幾十年的資料，以找出有效及不好的決策。但如果演算法被設計來學...