ChatGPT 背后的驱动力

🧠 您是否知道强化学习是 ChatGPT 和其他 AI 进步背后的驱动力？

它允许机器人行走、开门，甚至让ChatGPT能够模拟与我们的讨论（包括为您阅读和发送电子邮件）！ 🤖

🏆 受生物的启发，强化学习教导机器（或代理）在其环境中收集积极的奖励并避免消极的奖励。

它们不断进化，通过反复试验做出更好的决策，就像人类的学习方式一样。 📈

代理人通过反复试验学习诸如接近蛋糕或躲避火灾之类的事情，从而确定有利的回报。

同样，ChatGPT 掌握类似人类的答案，避免在其环境中出现“类似机器人”的答案。🍰🔥🗣️

🍕 将强化学习视为一种数学驱动的进化，随着时间的推移适应做得更好。

至于更正式的定义， Simplilearn 将强化学习定义为：

“强化学习是机器学习的一个分支，它训练模型通过自行做出一系列决策来返回问题的最佳解决方案。”

无论是 AI 游戏、机器人还是 ChatGPT，学习逻辑始终如一：探索、适应和改进！ 🔍

在今天的视频中，我详细解释了强化学习如何成为 ChatGPT 背后的驱动力及其工作原理。

在视频中了解更多信息！