机器学习领域的强化学习技术有什么用处？

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#111723#来自查尔默斯大学和哥德堡大学的跨学科研讨团队开辟了一个框架，用于研讨言语怎样演化为描写心思观点的无效东西。在一篇新论文中，他们标明，人工代办能够进修怎样以相似于人类言语的人工言语停止交换。该成果已宣布在迷信杂志《PLOS ONE》上。
这项研讨位于认知迷信和呆板进修之间的界限。认知迷信家提出了一个有影响力的倡议，即全部人类言语都能够看做是退化成为一种以经典信息论的意思以濒临最优的方法转达观点的手腕。哥德堡研讨职员练习人工代办的方式是基于强化进修的，强化进修是呆板进修的一个范畴，代办通过与情况交互并取得反应逐步进修。在这类情形下，代办人在没有任何言语常识的情形下开端进修，并通过获得有关他们在转达思维观点方面的胜利水平的反应来进修交换。
重修色采
“在咱们的论文中，咱们研讨了代办商怎样通过打几轮由发送者和听者构成的参考游戏来进修定名心思观点和停止交换。咱们特殊存眷了在认知迷信中已深刻研讨的色域。游戏的任务方法以下;发送方看到一种色彩，并通过从辞汇表向听众说出一个单词来描写色彩，而后实验重修色彩。
依据收听者重修的准确水平，这两个代办都市收到同享的嘉奖。辞汇表中的单词一开端就没成心义;在游戏的多个回合中，由代办商决议单词的含意。咱们看到，从信息论的角度来看，由此发生的人工言语几近是最优的，而且存在与人类言语类似的特征。” Sleepcycle研讨职员MikaelK?geb?ck说，他在Chalmers的博士学位论文中包括了一些成果在论文中提出。
与哥德堡大学言语实践和几率研讨核心（CLASP）盘算机言语学研讨职员Asad Sayeed以及教学Devdatt Dubhashi和Emil Carlsson博士一同。他是盘算机迷信与工程系数据迷信和AI部分的先生，当初曾经宣布了却果。
Asad Sayeed说：“从现实的角度来看，这项研讨供给了开辟与人类言语停止交换的对话主体（比方Siri和Alexa）的基础道理。”
通过强化进修来进修交换的基础思维对于社会和文明范畴的研讨也很风趣，比方，由阿萨德·萨耶德（Asad Sayeed）引导的GRIPES名目，该名目研讨狗舌政治。
在未来的研讨中有效

“认知试验十分耗时，由于您常常须要对人类意愿者停止细心的试验。咱们的方式供给了一种十分强盛，机动且便宜的方式来研讨这些基础成绩。试验完整在咱们的把持之下，可反复且完整牢靠因而，咱们的盘算框架为研讨认知迷信，言语和交互感化中的基础成绩供给了一种有代价的东西。对于盘算机迷信家来讲，摸索种种进修机制的无效性是一个肥饶的范畴。” Devdatt Dubhashi说。
Emil Carlsson说：“未来，咱们要考察代办商能否也能够在其余范畴开展相似于人类言语的交换。一个例子就是咱们的代办商能否可能重构咱们在人类言语中视察到的品级构造。”
临时存在的成绩
该研讨源于认知迷信和言语学一个临时存在的核心成绩：在人类言语的全部宏大多样性中，能否存在独特的广泛准则。20世纪的经典作品标明，用差别的言语来描写色彩存在独特的特征。能否有说明这些独特属性的基础准则？
认知迷信家近来提出的一项有影响力的倡议是，从信息论的角度来看，当言语被视为一种交换思维观点，最无效天时用资本的手腕时，确切存在着如许的广泛通用准则。
麻省理工学院的特德·吉布森（Ted Gibson）于2016年在CLASP上宣布了一系列报告，他在报告中描写了从天下各地差别社会和文明当选出的人类受试者的试验成果，从而激发了一个成绩：“假如人类受试者被天然盘算机替换，将会怎么代办，他们会开辟一种存在相似通用属性的言语吗？”   tzh
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