选自 Uber作者:Rui Wang、Joel Lehman、Jeff Clune、Kenneth O. Stanley机器之心编译近日,Uber 发文介绍了一种开放式方法 POET(Paired Open-Ended Trailblazer),可自行开发难度递增的环境及其解决方案,还可以实现不同环境中的智能体迁移,促进进化。Uber AI 实验室注重开放性(open-endedness),开放性为机器学习自行开发多样化和不断增加的「课程」提供可能。拥有海量数据通常能够助力机器学习取得成功,因此 Uber 正在努力设计能够无限量生成自己所需训练数据的算法。在普通的机器学习实践中,研究人员确定一个特定问题(例如像 ImageNet 这样的分类问题或者像《蒙特祖玛的复仇》这样的电子游戏),然后重点寻找或设计一个可实现最佳性能的算法。然而,有时我们不仅仅想解决已
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