Google大脑最新研究成果：使用强化学习实现动态系统的韧性计算

作者｜谷歌大脑研究员 Aleksandra Faust 等 译者｜盖磊 编辑｜Debra AI 前线导读：在机器人领域，强化学习和控制反馈用于帮助机器人实现特定的目标。近日，谷歌大脑研究团队公布了一篇最新论文，提出利用机器人领域已有的研究工作，将通用计算形式化定义为一种反馈控制问题，进而克服了存在于传统过程语言编程中的一些限制，即韧性计算和提前终止问题。该论文提出，程序计算是一种变量空间中的轨迹生成问题，进而将程序计算转变为顺序决策制定问题，使用强化学习和李雅普诺夫稳定性理论分析，实现具备韧性计算和稳定向目标推进的智能体。论文使用该方法实现计算机领域的经典排序运算，并进行了实验评估。结果表明，强化学习排序智能体可稳 ………………………………