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（来源：pixabay）
数据科学家 Herbert Roitblat 对该论文的立场提出了挑战，2019摩托车报价及图片大全，旧摩托车市场，1万左右的摩托车跑车，即简单的学习机制和试错经验足以培养与智能相关的能力。Roitblat 认为，最值得买的一万摩托车，摩托车商城，6000左右最好摩托，论文中提出的理论在现实生活中实施时面临着一些挑战。
Roitblat 说 “如果没有时间限制，珠海二手摩托车交易网，世界最霸气的摩托车，2019新款中申太子摩托车，重机车飙车视频软件，那么试错学习可能就足够了，机车官网报价，小太子摩托车报价，1万入门级摩托车，世界摩托车大奖赛视频，二手海王星摩托车转让，否则我们就会遇到无限数量的猴子在无限长的时间内打字的问题。” 无限猴子定理指出，3万元内街车，最帅街车十大排行榜，一只猴子在无限长的时间内敲打打字机上的随机键，豪爵铃木摩托车官网报价表，摩托车跑车商城，预算五千的街车，最终可能会打出任何给定的文本。
Roitblat 在《Algorithms are Not Enough》一书中解释了为什么所有当前包括强化学习在内的人工智能算法，摩托车比赛视频震撼全场跑车，都需要仔细制定人类创建的问题和表示。他表示，2019新款中申太子摩托车，二手125摩托车有人买吗，15秒机车飙车短视频，无水印摩托车视频，摩托车跑车商城，摩托车评测视频网站，交警扣押摩托车出售，一旦建立了模型及其内在表示，大飙车视频，交警拍卖摩托车网站，优化或强化就可以指导其进化，前十名踏板车，夜晚飙车小视频10秒，珠海南屏二手摩托车市场，无水印摩托车视频，2019年十大热销的踏板摩托车，2019摩托车报价及图片大全，无水印摩托车视频，但这并不意味着强化就足够了。同样，摩托车跑车视频欣赏，二手摩托车越野车，豪爵铃木极客飒155，下载夜晚摩托车飙车视频，雅马哈2019新款125踏板，交警拍卖摩托车网站，Roitblat 补充说，该论文没有就如何定义强化学习的奖励、动作和其他元素提出任何建议。
Roitblat 说：“强化学习假设智能体具有一组有限的潜在动作。已经指定了奖励信号和价值函数。换句话说，摩托车托运公司，一万以内颜值高的街车，通用智能的问题恰恰是提供强化学习作为先决条件的那些东西。因此，2019新款太子摩托车，3万左右的太子摩托车，如果机器学习都可以简化为某种形式的优化，一万左右的重机车，二手海王星摩托车转让，125摩托车卖废品多少钱，以最大化某些评估措施，雅马哈8000左右的摩托，摩托跑车视频大全视频，新大洲本田2019年新车，那么强化学习肯定是相关的，一万五左右的街车，无水印摩托车视频，但它的解释性并不强。”
参考资料：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0004370221000862
https://venturebeat.com/2021/06/09/deepmind-says-reinforcement-learning-is-enough-to-reach-general-ai/
https://www.jonkrohn.com/posts/2021/1/22/google-deepminds-quest-for-artificial-general-intelligence
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