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由于WHAM仅通过玩游戏的训练就能学会生成序列,无需任何先前知识,这个工具或能轻松转换用于生成来自其他电子游戏的关卡。他们指出,WHAM一类的AI工具可能无法作为设计过程的终点,而应该作为人类游戏设计师的辅助工具。
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具身智能则认为人类的智能行为不仅依赖大脑的思考,还需要通过与物理环境的交互来进行学习和决策,最后通过感知将执行的结果反馈到大脑,形成闭环,构成一个智能体,这样才能真正实现模拟人类智能行为的目标。具身智能这种思想的提出,与传统人工智能不同,将推动人工智能向更高的水平——通用人工智能发展。
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