南京大学教授俞扬：走出游戏世界的强化学习

还有其他的状况，其实我们觉得很大程度上，比如说自动驾驶，我们觉得自动驾驶在今天还是比较困难，困难在哪里？不是因为车难开，而是因为它面临动态不确定的环境。比如这是我们拍摄的人怎么过马路，就是街上的动态参与者的环境，所以动态参与者才是自动驾驶最大的麻烦。有了这些数据以后，我们可以还原出虚拟的人在马路上怎么走。有了这样的场景，我们可以训练一下，这里面每个能看到周围，而且根据周围情况进行反应。这种情况下，我们可以训练车怎么能够成功通过一个人群，特别是我们有很多这样的场景以后，很多很难在真实情况下被发现的corner case，在这种情况下就能被发现出来。比如这是在做加塞，在今天的道路上如果不能加塞，如果我们要通过拥挤的交通，就没有办法真正上路。

我做一个总结。我们来看决策这件事情，以往最开始的决策是人想好怎么做，然后告诉机器该怎么做，机器只是复制了我们的想法。更高级一点的程度，那就是我们做一个虚拟的环境，我们把问题抽象出来，然后要机器解决问题。但是这里面需要有人来做真实问题的抽象。另外一边是做推荐，以往可能是通过预测的方法，比如我们看什么样的东西好卖，就把它放在前面。但是不是好卖的东西放在前面就好卖？不一定，所以预测和决策之间脱节，这个脱节需要有专家把它连上。直到最后一种方案，我们可以从数据自动还原虚拟环境，并且可以在虚拟环境里面自动做决策。

这个过程和前面几个过程相比最大的不同，就是人可以不在环境里面，技术路线全部走通以后就可以实现机器自主决策。我们也期待未来能走到真正的通用的人工智能道路上，谢谢大家！

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（编辑：核心网）

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