AI可以根据视觉输入执行简单任务

在解决问题方面，人工智能与人类相比毫不逊色。请任何八岁的孩子在Minecraft的网格上放置几个街区，他们几乎肯定会为这项任务感到无聊。另一方面，计算机并不太容易理解这些困难的概念。

柏林工业大学电子工程与计算机科学系的研究员Stephan Alaniz昨天发表了题为“Deep Reinforcement Learning with Model Learning and Monte Carlo Tree Search in Minecraft”的白皮书。在他的论文中，科学家解释了他为创建一种训练AI根据视觉输入执行简单任务的优秀方法。

如果我们打算让机器人能够无缝地在人类中生活和工作而不损坏我们或我们的财产，他们将不得不了解如何使用视觉环境与环境进行交互。为这项任务训练AI最常用的方法之一就是使用简单控制的视频游戏。

我们可以通过比较人工努力来判断人工智能在结构化环境中完成特定任务的有效性，例如“我的世界”。

很明显，AI（即使是被证明比被训练执行类似任务的其他代理者更有效的AI）并不擅长简单的事情。但开发尖端技术需要时间 - 尽管机器学习技术正在以令人恐惧的速度进步。

未来的研究将推动培训时间缩短，提高成效，并为算法产生新思路，进一步模糊人造智能和人类智能之间的界限。