突破数据壁垒：DeepMind用语言游戏引领AlphaGo自我博弈的新纪元

苏格拉底式的学习。

原标题：DeepMind用语言游戏让大模型学AlphaGo自我博弈，数据限制不存在了
文章来源：机器之心
内容字数：9869字

引言

最近，Google DeepMind发布了一篇引人注目的论文，提出了一种名为“苏格拉底式学习”的新方法，旨在实现人工智能的自主、自我完善。这一研究引入了递归自我完善的概念，并通过语言游戏的结构化互动，推动人工智能能力的增强。

1. 苏格拉底式学习的框架

研究者设想了一个封闭的自给自足系统，其中智能体能够在没有外部数据的情况下运行。为实现自主学习，智能体需满足三大条件：反馈与目标一致、广泛的数据覆盖、以及足够的计算资源。这种设计意在解决数据生成和反馈质量等挑战，为通向通用人工智能（AGI）提供可扩展的路径。

2. 语言游戏的核心作用

论文中提出的“语言游戏”是智能体之间进行结构化互动的机制，允许智能体进行自我博弈，生成数据并完善技能。通过这种互动，智能体不仅能学习，还能重新配置其内部系统，打破固定架构的限制，从而实现更高效的自我改造。

3. 自我完善的必要条件

DeepMind研究者认为，自我完善的过程要求智能体的输出能影响其未来学习。具体来说，智能体的行为会改变其学习的数据分布，影响其策略。研究者特别强调了反馈和数据覆盖的重要性，这些条件是实现有效苏格拉底式学习的基础。

4. 语言游戏的优势

语言游戏不仅为智能体提供了无限制的交互式数据生成机制，还能够自动提供反馈信号。这种机制的灵活性使得多智能体互动生成丰富的策略，进而推动智能体的能力提升。同时，语言游戏能有效应对评估不一致的问题，降低了对单一评估标准的依赖。

5. 未来展望

研究者还探讨了更高阶的递归形式，提出智能体可以选择切换游戏或生成新的游戏，进一步增强其自主性。最终，智能体的行为不仅能影响输入流，还能改变其内部结构，从而实现完全自我反省和自我改造。这一研究为AGI的发展提供了新的思路和方法。

结语

DeepMind的研究强调了苏格拉底式学习在创造真正自主、自我完善的人工智能方面的潜力，为未来的研究和应用奠定了基础。

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：专业的人工智能媒体和产业服务平台