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如何让强化学习走进现实世界?DeepMind要用“控制套件”推动

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 火遍全球的AlphaGo让我们知道了强化学习打游戏究竟有多6,这么强大的算法什么时候才能打破次元壁,走进现实、控制物理世界中的物体呢? DeepMind已经开始往这方面努力。他们昨天发布的控制套件“DeepMind Control Suite”,就为设计和比较用来控制物理世界的强化学习算法开了个头。 就像ALE(Arcade Learning Environment)极大推动了用强化学习打电子游戏的研究一样,DeepMind希望他们的Control Suite也能推动用强化学习控制实体的研究,比如说先让模拟环境中的机器人学会行走、游泳、搬东西等等。 Control Suite设计了一组有着标准化结构、可解释奖励的连续控制任务,还为强化学习Agent提供一组性能测试指标。 这些任务基于MoJoCo物理

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