麻省理工學院和微軟開發的新模型將人類的真實行為與他們在相同情況下所做的事情進行比較,或者在實時環境中觀察人工智能可以在錯誤發生之前或之后糾正任何錯誤。因此,人工智能系統會根據其行為與人類的匹配程度來改變其行為,并確定需要更多理解的情況。研究作者Ramya Ramakrishnan寫道:“這個模型有助于自主系統更好地理解他們不知道的東西。”。“很多時候,在部署這些系統時,它們的訓練模擬與真實環境不匹配,人工智能可能會出錯,比如發生事故時。我們的想法是通過使用人類處理特定情況的方式來彌合模擬與現實世界之間的差距,這樣我們就可以減少一些錯誤。”該模型尚未準備好公開發布,但研究人員一直在用電子游戲進行測試,在電子游戲中,模擬人會糾正游戲中的角色。然而,似乎下一個合乎邏輯的步驟是開始將其用于真正的自動駕駛汽車及其測試系統。
麻省理工學院和微軟開發的新模型將人類的真實行為與他們在相同情況下所做的事情進行比較,或者在實時環境中觀察人工智能可以在錯誤發生之前或之后糾正任何錯誤。因此,人工智能系統會根據其行為與人類的匹配程度來改變其行為,并確定需要更多理解的情況。研究作者Ramya Ramakrishnan寫道:“這個模型有助于自主系統更好地理解他們不知道的東西。”。“很多時候,在部署這些系統時,它們的訓練模擬與真實環境不匹配,人工智能可能會出錯,比如發生事故時。我們的想法是通過使用人類處理特定情況的方式來彌合模擬與現實世界之間的差距,這樣我們就可以減少一些錯誤。”該模型尚未準備好公開發布,但研究人員一直在用電子游戲進行測試,在電子游戲中,模擬人會糾正游戲中的角色。然而,似乎下一個合乎邏輯的步驟是開始將其用于真正的自動駕駛汽車及其測試系統。
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