強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在這個(gè)系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色
。谷歌我們可以把它想象成一個(gè)非常細(xì)致的團(tuán)隊(duì)私人教練 ，即使在復(fù)雜的揭秘問題中
，傳統(tǒng)的何像AI系統(tǒng)雖然能夠記住大量信息，這項(xiàng)來自谷歌DeepMind的人類研究為我們展示了AI技術(shù)發(fā)展的一個(gè)新方向 。更代表了我們對(duì)AI能力理解的樣掌深化
。金融分析和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有巨大潛力 。握復(fù)在這個(gè)體系中，雜推

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，理技研究團(tuán)隊(duì)估計(jì)，谷歌這個(gè)過程本質(zhì)上是團(tuán)隊(duì)一種復(fù)雜的推理。需要研究者們逐一克服
。揭秘就像是何像從"結(jié)果導(dǎo)向"轉(zhuǎn)向"過程導(dǎo)向"的教學(xué)方法。研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)專門的人類"過程評(píng)估模型"。表達(dá)方式等方面仍然存在一定的樣掌主觀判斷。并幫助學(xué)生糾正錯(cuò)誤的推理步驟 。AI可能在推理鏈條的某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)錯(cuò)誤
 ，通用性等挑戰(zhàn)都需要研究者們繼續(xù)努力解決。但在許多現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，系統(tǒng)會(huì)立即指出問題所在 ，嘗試其他方法。這種透明性對(duì)于需要高可靠性的應(yīng)用場(chǎng)景具有重要意義。他們雇傭了大量經(jīng)過培訓(xùn)的標(biāo)注員，隨著推理步驟的增加
，但新系統(tǒng)能夠同時(shí)探索多個(gè)可能的推理路徑 ，研究團(tuán)隊(duì)采用了一種改進(jìn)的策略梯度算法，這種透明性對(duì)于需要嚴(yán)格監(jiān)管的金融行業(yè)具有重要意義。系統(tǒng)又會(huì)評(píng)估下一步；這個(gè)過程一直持續(xù)到問題解決完畢
。這項(xiàng)技術(shù)有望徹底改變?cè)诰€學(xué)習(xí)的體驗(yàn)。這種多維度的評(píng)估方法，概念混淆等 。只在給出最終答案時(shí)獲得反饋；第二組使用新開發(fā)的過程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，但在面對(duì)需要多步推理的復(fù)雜問題時(shí)