科学家：人工智能进化出人类从未想象过的学习规则！ 在人工智能的大部分历史中，机器并没有真正“自己解决问题”。只有在人类首次设计出允许它们学习的规则之后，它们才可以学习成功。 即使在强化学习中，人工智能代理也会使用奖励通过反复试验来训练自己，但该过程的支柱——学习算法——始终是人类设计的。但一项新研究暗示，这种分工可能不会持续太久。研究人员创建了一个人工智能系统，该系统发现了一种全新的学习方式，而无需被告知如何学习，然后在该领域一些最困难的测试中表现优于人类设计的最佳算法。这一成就不仅仅是另一个基准胜利。这表明，机器智能的下一个重大飞跃可能根本不是来自人类的洞察力，而是来自机器自己进化学习策略的方式，数百万年来自然界在生物有机体中进化智能的方式。 研究人员的灵感不是来自计算机科学教科书，而是来自生物进化。在自然界中，智力的产生并不是因为有人“设计”了一个学习规则。它是从无休止的试验、错误、突变和选择中产生的。该团队在计算机上重现了这一逻辑。他们创建了大量的人工智能代理，将它们放入许多复杂的环境中，并给了它们一个初始的学习规则。每个代理都试图解决其任务，但大多失败了。然后，他们的成功和失败由一个单独的人工智能系统进行评估，这是一种元智能，就像进化本身一样。此元网络未学习任务。它学会了如何改变学习规则本身。在每一代代理之后，它都会调整规则，以便下一代代理能够更成功地适应。在许多周期中，这种人为的进化压力导致了一种新的学习规则的出现。实现了人工智能进化出人类从未想象过的学习规则！人工智能演变 人工智能发展
