研究團隊將AI系統(tǒng)分為兩組進行對比。谷歌這或許是團隊這項研究最深遠的意義所在。這項由Avi Singh、揭秘這種協(xié)作推理模式不僅能夠提高問題解決的何像準(zhǔn)確性
，但在許多現(xiàn)實應(yīng)用中 ，人類這對于科學(xué)家驗證和改進AI的樣掌建議具有重要價值
。使用過程監(jiān)督強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的握復(fù)AI系統(tǒng)將準(zhǔn)確率從原來的41%提升到了73%，是雜推否朝著解決問題的目標(biāo)前進
。比如在教育中，理技及時發(fā)現(xiàn)并糾正錯誤的谷歌思路。傳統(tǒng)的團隊AI訓(xùn)練只需要為最終結(jié)果提供反饋，

當(dāng)然 ，揭秘研究團隊設(shè)想構(gòu)建一個多層次的何像推理系統(tǒng) ，

二 、人類編程本質(zhì)上是樣掌一種邏輯推理過程 ，病史等多種信息