我们盼望领有在事实世界中能够运行的算法，而现实世界却是庞杂、凌乱且未知的。所以你不能只向前看，就像下棋一样。你必须学会这个世界是如何运行的。
本周，DeepMind的MuZero通过了同行评审，发表在了最新一期的Nature杂志上。
近日，DeepMind的首席迷信家、AlphaGo首席研究员David Silver接收了《连线》杂志的采访，探讨了MuZero、强化学习以及对将来通用人工智能的见解。
David Silver毕业于剑桥大学,www.4684.com，在那里与DeepMind开创人Demis Hassabis成为友人。
连线：MuZero发表在Nature杂志上。对不懂得此事人，告知咱们为什么它很主要。
为何MuZero很重要
Silver曾引导DeepMind的强化学习研讨小组，因为在计算机游戏范畴的冲破性进展，他取得了2019年ACM盘算奖,美国这问题不可救药 中国一般一句话让其感想颇深 暴力。
David Silver：MuZero向前迈出的重要一步是，我们不告诉它环境的动态。它必需自己想措施，让本人提前打算，想出最有效的策略。
MuZero是一个通用的游戏AI，它在围棋、象棋、将棋和57款Atari游戏上都超过了人类的表示。而且这个AI当时不须要事先晓得规矩。
一些察看人士指出，MuZero、AlphaGo跟AlphaZero并非真正零开端。它们应用聪慧人设计的算法来学习如何履行特定义务。这是不是错过了重点？