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人工智能专家偏爱用游戏训练AI
在人工智能研究中 ， 不少学者通过游戏测试程序性能 。 《经济学人》撰文称 ， 人工智能专家之所以喜欢用视频游戏来训练算法 ， 是因为它可以模拟现实生活中的各种场景 ， 降低训练成本 ， 而且可以帮助他们更好地理解人工智能甚至自然智能的底层原理 。
普林斯顿大学计算机学家阿瑟·菲力珀维茨在处理停止标志时碰到了一个问题 。 菲力珀维茨当时正在教汽车如何识别和解读周围的世界 ， 使之可以在没有人类帮助的情况下自动驾驶 。
要实现这一目标 ， 就必须能够识别停止标志 。 所以 ， 他希望训练一套合适的算法 。 这种训练需要向算法（或者运行算法的电脑）展示许多停止标志的图片 ， 而且要涵盖多种不同的环境 ， 但要从图库中获取所有图片并非易事 ， 而要亲自跑出去逐一拍摄更是非常困难 。 但菲力珀维茨发现《侠盗猎车手5》包含了多种真实场景下的停止标志 。
【要让游戏提智，AI还缺点幽默感】这种情况其实并不少见 ， 除了把游戏当做训练场 ， 还有的研究人员则是看中了不同的游戏所需的不同认知技能 ， 因而认为游戏可以帮助他们理解如何把智能问题分解成一个个易于掌控的模块 。 （采访人员 江东洲 刘 昊 ）
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