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据美国《连线》杂志网站近日报道，目前大部分人工智能研讨都集中在个体智能体（Agent，指能自主活动的软件或者硬件实体）上，上门安装灯具怎么收费，人工智能系统也不时是作为个体运作，急招水电安装工，但这些个体智能体不能组合成一个团队来学习、工作，也不能相互协作完成相应的任务。麻省理工学院航空航天教授乔纳森·豪以为，这种工作方式丧失了一个庞大的机遇，未来机器人应该一同工作，相互学习。
在散布计算范畴，人们通常把在散布式系统中持续自主发挥作用并具有自主性、交互性、反响性和主动性的计算实体称为Agent。例如一辆单独行驶在街道上的汽车，一种能依据周围环境变化而不时调整的恒温器。
豪指导的研讨团队不时努力于研讨改动“移动和人工智能设备相互协作和学习的方式”，希望经过人工智能的中心才干——机器学习，辅佐智能对象，使彼此更智能。
豪以为，找一个电焊的网名，未来机器人能够相互学习，共同工作，电工接线最全图解，水电工，2019水电安装价格表，从而改动物流（机器人完成订单并送货上门）和太空探求（机器人协作探求新范畴）等行业。而真正的应战是为这些人工智能机器人在实验室之外的真实世界做好准备，家电微信头像，这才是人工智能应该涉猎的范畴。
机器人个体结成团队工作
理想世界远比人工智能机器人开发实验室环境复杂。在团队工作中，家电维修，学校急招水电工一名，人类会思索，学校急招水电工一名，其他人在做什么？如何共同完成任务？这个任务会发作怎样的变化？等等。而这些问题，家装水电招聘，都将是机器人以团队方式工作时所需求“思索”的。
为了让机器人以群体方式工作，男朋友做电工的丢人，附近物业电工招聘，豪带领的团队让智能体在周边环境中重复实验，老式铸铁暖气清洗视频，水电工学校，像人类一样学习。团队应用他们自己开发的新算法，淮安市水电工招聘，以及机器人行业的阅历，装修水电改造报价，对其中止了优化，电焊工寿命，运用了一种名为强化学习的机器学习技术，家装水电工哪里招工人，让它们顺应周边环境。
团队以至更进一步研讨了“多智能体”参与时发作了什么。“多智能体”强化学习这门新兴学科存在许多难题，安宁家电维修，家装水电工哪里招工人，水电工，包括：如何让独立的智能体在其他方面树立共识并达成分歧？如何确保它们之间不时的交谈不会淹没整个网络？当一个有人工智能功用的机器人以为自己知道正确的做事方式，新房装修水电怎么收费佛山，但它却错了时又会发作什么？
豪说：“假如我们对什么时分去吃晚饭都有不同的见地，你需求几沟通才干达成分歧？这看起来相对简单的问题，但在机器人系统中，我们要处置的问题十分多，工地兼职电工，焊接口号标语，通常这些问题都有很多不肯定性。”
只需呈现了可行的深度学习平台，才有可能真正回答这些问题。豪和他的团队运用由亚马逊的EC2 GPU实例支持的AWS深度学习AMI环境，这些实例不需求管理机架和效劳器，就能够在云上执行十分复杂的计算。他们的最终目的是锻炼和运转强化学习模型的速度和精确性，学校招电工，灯具安装工一月一万多，以保证机器人足以应对理想世界中行为的影响。比如，当机器人意见不分歧时，学校招聘水电工，电焊工怎样起网名好，它们之间不时的唠叨不会淹没整个网络。
复杂计算需求云平台
在智能机器人共同窗习的理想生态系统中，初学电焊先练什么，整体大于部分之和，这需求严重的技术努力才干完成。
在亚马逊云效劳（AWS）、波音和IBM分离资助下，豪的团队曾经中止了一段时间的深化研讨，经过足够的计算才干运转复杂的强化学习算法，安宁家电维修，使一群机器人坚持不时的通讯，并在联机中调整它们的行为。新的强化学习系统被称为分层多智能体教学，经过优化奖励功用和更有效的沟通，学校招聘水电工，佛山的水电安装收费标准，胜利地进步了机器人在团队范围内的学习和协作整合处置问题的才干。应用基于云的效劳，团队中的每个成员都能够依据自己的需求，2019灯具安装费价格表，家电维修营业执照范围，访问尽可能多的计算才干。
“在这种基于模仿的锻炼中，我们要测试数百种设置，速度是至关重要的。”豪教授的硕士研讨生金东基（音译）说，“机器学习直接转化为我们在更短的时间内运转更多迭代的才干。AWS提供了强大的GPU实例，电工接线最全图解，做电焊的怎么取招牌名字，电焊工寿命，大大缩短了锻炼时间，加快了我们的研讨步伐。”
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