谷歌DeepMind闭关修炼《我的世界》，自学采矿登Nature

DeepMind的最新研究在《自然》杂志上发表，介绍了他们开发的一种名为Dreamer的强化学习算法。该算法在一个虚拟环境中进行了训练，展现了处理多样化任务的能力，从寻找钻石到击败末影龙，表现超越现有方法。

### 分步解释：

1. **研究背景**：
– DeepMind的目标是创造通用的人工智能系统。
– 使用《我的游戏》（Minecraft）作为测试环境，因为它提供了多样化的任务和复杂的决策挑战。

2. **算法介绍**：
– Dreamer是一个单一的强化学习算法，设计用于在各种任务中表现良好。
– 结合了多种技术以提高稳定性和效率，包括处理噪声、优化策略等稳健性方法。

3. **实验结果**：
– 在多个基准测试（如Atari、ProcGen和DMLab）中，Dreamer超越了现有的算法，如Rainbow、PPG和IMPALA。
– 击败末影龙这一高难度任务，展示了其复杂问题解决能力。

4. **模型规模与效率**：
– 测试了不同参数规模的模型（从4M到12M），发现更大的模型提高性能且减少数据需求。
– 增加梯度步数加速收敛，减少训练所需环境互动次数。

5. **未来展望**：
– 研究人员认为这是向通用人工智能（AGI）迈出的一步。
– 更高效的学习方法和更大规模模型的应用可能推动更多实际应用的发展。