麻省理工学院和微软开发的新模型将人类的真实行为与他们在相同情况下所做的事情进行比较，或者在实时环境中观察人工智能可以在错误发生之前或之后纠正任何错误。因此，人工智能系统会根据其行为与人类的匹配程度来改变其行为，并确定需要更多理解的情况。研究作者Ramya Ramakrishnan写道：“这个模型有助于自主系统更好地理解他们不知道的东西。”。“很多时候，在部署这些系统时，它们的训练模拟与真实环境不匹配，人工智能可能会出错，比如发生事故时。我们的想法是通过使用人类处理特定情况的方式来弥合模拟与现实世界之间的差距，这样我们就可以减少一些错误。”该模型尚未准备好公开发布，但研究人员一直在用电子游戏进行测试，在电子游戏中，模拟人会纠正游戏中的角色。然而，似乎下一个合乎逻辑的步骤是开始将其用于真正的自动驾驶汽车及其测试系统。
麻省理工学院和微软开发的新模型将人类的真实行为与他们在相同情况下所做的事情进行比较，或者在实时环境中观察人工智能可以在错误发生之前或之后纠正任何错误。因此，人工智能系统会根据其行为与人类的匹配程度来改变其行为，并确定需要更多理解的情况。研究作者Ramya Ramakrishnan写道：“这个模型有助于自主系统更好地理解他们不知道的东西。”。“很多时候，在部署这些系统时，它们的训练模拟与真实环境不匹配，人工智能可能会出错，比如发生事故时。我们的想法是通过使用人类处理特定情况的方式来弥合模拟与现实世界之间的差距，这样我们就可以减少一些错误。”该模型尚未准备好公开发布，但研究人员一直在用电子游戏进行测试，在电子游戏中，模拟人会纠正游戏中的角色。然而，似乎下一个合乎逻辑的步骤是开始将其用于真正的自动驾驶汽车及其测试系统。
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