需要进行特定训练才能胜任某项任务。英国“深度思维”公司开发出一款新型AI工具AdA，其能像人类一样快速准确地解决全新任务，最新研究或是科学家朝着最终开发出通用AI迈出的重要一步。相关研究近日刊发于论文预印本网站。
人类擅长在不同环境，包括全新环境中解决新问题，但AI系统往往只能解决被训练要解决的特定问题，当游戏规则改变时，它们可能会陷入困境。
“深度思维”在开发下棋游戏AI方面取得的成功很大程度上源于强化学习，这种方式能让AI学着如何在环境中拿到高分，表现出优秀的成绩。但即便如此，AI也必须再次接受训练，才能玩不同的游戏。
为克服这一限制，该公司一直在开发一种可在全新游戏中取得成功的AI。2021年，公司发布了新AI模型XLand，其可解决虚拟3D世界中的新任务。该虚拟环境包含70多万个游戏，这些游戏都是自动生成的，且只存在于虚拟世界中。
在最新研究中，“深度思维”团队通过在一组难度缓慢增加的数十亿个任务上训练不同版本的XLand，开发出了AdA工具。
当“深度思维”团队在30个全新的定制任务上测试ADA时，其解决问题的表现和速度可与100名人类参与者相媲美，且能解决一些人们无法完成的任务。在规模更大、自动化程度更高的1000项任务中，它可解决90%的任务。此外，该系统还可控制多个代理，让其相互协调合作。
研究团队指出，能在不断变化的环境中解决任务的AI，有望在人形机器人、自动驾驶汽车等多个领域大显身手。
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