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혹시 전에 강아지를 훈련 한 경우 식품 보상이 될 수 얼마나 가치있는 것을 알고있다. 작은 스파키가 전복 행위는 즉시 그에게 땅콩 버터의 입을 얻는 것을 실현 후, 그는이 증가 열정과 속도로 트릭을 수행 시작합니다. (좋은 소년, 스파키!)

행동 심리학의이 유형 - 그것의 보상을 극대화 할 수 있도록 특정한 방식으로 행동하는 무언가를 얻기는 - 강화 학습이라는 인공 지능에 대한 새로운 접근 방식을 고무시켰다. 에 의해 2017의 10 개 혁신 기술 중 하나를 명명 MIT 기술 검토, 기계 학습의 혁신적인 종류의 컴퓨터가 실험의 단순한 행동을 통해 인간의 개입없이 새로운 것을 배울 수 있습니다.

윌 기사는 기입 MIT 기술 검토AI에 대한의 수석 편집자는 "자기 자동차 운전을 개선뿐만 아니라, 기술은 한 번도 본 적이없는 물체를 파악하기 위해 로봇을 얻을 수 있으며, 데이터 센터에 장비를위한 최적의 구성을 알아낼 수 있습니다."에서 간단히 말해서, 그것은 가장 가까운 인류가 진정한 인공 지능에, 지금까지 얻었다입니다.

강화의 광범위한 가용성이 약 2 년에 도착할 것으로 예상 학습으로, MIT 당이 기술에 익숙해지는 더 좋은 시간이 없습니다. 이렇게하는 가장 쉬운 (그리고 가장 예산 친화적 인) 방법은 통해 것 강화 학습 번들, A / B 테스트, 파이썬에서 베이지안 기계 학습, 생식 적대적 네트워크, 깊은 학습과 신경망의 응용 프로그램과 같은 핵심 AI의 개념을 다루 네 개의 온라인 과정의 집합, 소개 학습 보강, 그리고 훨씬 더합니다.

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