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语言游戏让AI自我进化，谷歌DeepMind推出苏格拉底式学习

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没有外部数据，AI 自己也能进化？听起来是不是有点吓人？

近日，谷歌DeepMind的一项研究引起了广泛关注。

这项被命名为「苏格拉底式学习」的新方法，能够使AI系统自主递归增强，超越初始训练数据的限制。

研究人员表示，只要满足三个条件，在封闭系统中训练的智能体可以掌握任何所需的能力，这三个条件分别是：1、收到足够信息量和一致的反馈；2、经验/数据覆盖范围足够广泛；3、有足够的能力和资源。

据悉，苏格拉底式学习的核心是语言游戏（即结构化的交互），智能体在其中交流、解决问题并以分数的形式接收反馈。

整个过程中，AI在封闭的系统中自己玩游戏、生成数据、然后改进自身的能力，无需人工输入。如果游戏玩腻了，AI还可以自己创建新游戏，解锁更多抽象技能。

苏格拉底式学习消除了固定架构的局限，使AI的表现能够远超其初始数据和知识，且仅受时间的限制。

对于通过苏格拉底式学习，让AI实现自我进化的研究，您怎么看？