《自然》雜志2月24日發表了一項人工智能研究成果：美國團隊報告了一類增強學習，可回溯過去、解決復雜任務，真正改善了對復雜環境的探索方式，有望應用于機器人、語言理解和藥物設計領域。這類算法被統稱為“Go-Explore”，已經在一款經典游戲的算法挑戰中得分超過了人類玩家和先進的人工智能系統。該成果被認為正朝著實現真正“智能學習體”邁出了重要一步。

據了解，增強學習，可讓人工智能系統通過探索和理解復雜環境來進行決策，并學習如何以最優的方式獲得獎勵。然而，當遇到很少給予反饋的復雜環境時，現階段的加強學習算法就很容易碰壁。

美國科學家艾德蘭·艾克菲特、朱斯特·赫伊津哈及團隊，提出了有效探索面臨的兩個主要障礙，并設計了一類算法來解決這些障礙。