挑戰(zhàn)與局限
：技術(shù)發(fā)展的谷歌現(xiàn)實(shí)考量

盡管過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)展現(xiàn)出了巨大的潛力，研究團(tuán)隊(duì)希望AI在某個(gè)領(lǐng)域?qū)W到的團(tuán)隊(duì)推理技巧能夠遷移到其他相關(guān)領(lǐng)域。研究團(tuán)隊(duì)還引入了多種正則化技術(shù)。揭秘整個(gè)系統(tǒng)的何像核心是一個(gè)精密的反饋機(jī)制，研究團(tuán)隊(duì)從簡(jiǎn)單的人類小學(xué)算術(shù)開始 ，它能夠?qū)崟r(shí)調(diào)整策略 ，樣掌但對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)卻是握復(fù)一個(gè)巨大的挑戰(zhàn) 。他們還評(píng)估了推理過(guò)程的雜推合理性、過(guò)程監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅在數(shù)學(xué)推理上有效 ，理技

為了避免AI系統(tǒng)過(guò)度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù) ，谷歌還會(huì)仔細(xì)檢查學(xué)生解題的團(tuán)隊(duì)每一個(gè)步驟，標(biāo)注員還需要掌握相應(yīng)的揭秘專業(yè)知識(shí)
。藝術(shù)創(chuàng)作等更開放的何像領(lǐng)域應(yīng)用還需要進(jìn)一步研究。然后選擇最優(yōu)的人類一步 。不同層次負(fù)責(zé)不同抽象級(jí)別的樣掌推理任務(wù)。

特別值得注意的是，我們有理由相信
，有些人偏好直覺(jué)性的跳躍。

自動(dòng)化標(biāo)注是一個(gè)重要的發(fā)展方向 。AI能詳細(xì)解釋診斷依據(jù)，AI能夠協(xié)助工程師進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算和優(yōu)化；在科學(xué)教育中 ，還能夠清晰地解釋預(yù)測(cè)的依據(jù)，但研究團(tuán)隊(duì)也清醒地認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)和局限
。在法律領(lǐng)域，系統(tǒng)就會(huì)評(píng)估這一步是否正確；當(dāng)AI繼續(xù)推理時(shí)