強化人工智能學習

Oriental Daily News (Evening Edition) - - 科技 -

對不斷發展的強化學習領域工作研究人員來說,這種不可預測性極有價值。在人工智能研究中,強化學習是監督學習的副本,是一種更常用的人工智能法,能讓系統做任務時變得更好。

透過強化學習,代理對其每個動作都採取積極或消極反應,透過不斷試驗和犯錯,最大限度地獲得積極反應或獎賞。

具有監督學習的人工智能系統,透過良好和不恰當的示例,來學習如何在對話中適當回應。而強化學習系統則是透過系統在對話中正確回應,獲得更高級別回饋的方式來學習對話。

系統挖掘潛在客戶

人工智能專家認為,強化學習可以用于創建人工智能代理,這樣的代理更能決斷,能完成更複雜的工作,為人們提供高水準的 服務。拉胡爾梅胡特拉表示,他們開發的破關《小精靈小姐》系統,就可為人們提供更好的服務。它可在特定時間或任意時間,幫公司銷售部門預測商品的潛在客戶。該系統可以使用多個代理,每個代理代表一個客戶,可預測很多重要因素,例如:哪些客戶會續簽合約、哪些合約對公司較有價值。

有了人工智能系統預測的幫助,銷售主管可把更多時間放在潛在客戶身上,如此會提高出售機會,因為銷售人員的目光已瞄準最容易下單的客戶。

哈爾文瓦賽傑表示,他希望這種分治策略可用在人工智能其他研究領域,如自然語言處理。他還說:「分治策略使人們在解決真正複雜的問題上取得進步。」微軟希望這次人工智能的成功能有助于進一步發展,解決更多的複雜難題。

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