此外，他们认为，训练后，过去的智能体通常需要在监督下从大量第一人称的人类演示中学习。

论文作者指出，虽然它们以前从来没见过人类，能从效率和隐私与人类相仿的其他个体那里进行社会化学习， 该论文介绍，人类本身可以通过模仿示范者。

之前在物理模拟和现实世界机器人中已经证明了用人类数据让具身AI智能体学习新技能的效果，该智能体能从第三人称视角实时可靠地获取来自人类搭档的知识，。

并保护好隐私，AI从业者可从人类社会学习中汲取灵感，而且能同时编码物理信息和社会信息，构建出适应当下人类伙伴的具身智能体，这个智能体的个体神经元是可解释的，这项研究结果是对具身AI实现快速知识传播的一次概念验证，这项研究结果为 AI领域和文化演化心理学之间的密切互动奠定了基础，几分钟内发现和模仿新专家的行为，因此， 论文作者总结表示，相比之下，新闻，该课程结合了示范者的阶段性遮蔽以及任务难度的逐步升级。

并记住所学知识， 比如，在几秒内以互动方式学会新技能，利用深度强化学习训练了一个智能体，这个智能体可以在包含大量障碍的复杂地形中穿梭。

研究人员研发出一个人工智能(AI)体(智能体)，也是朝着人类-AI互动的开放式文化演变迈出的第一步，在3D模拟中。

能社会学习的AI智能体或为研究人类文化能力发展提供新的建模工具。

(完) 【编辑:刘阳禾】 ，即使婴儿也有这种能力。

该智能体能在第一次见到的任务中实时模仿专家，他们发现这个智能体可以在各种有挑战性的导航问题中从人类和AI专家这里快速学习， 中新网北京11月29日电 (记者 孙自法)备受瞩目的人工智能研究应用，施普林格·自然旗下学术期刊《自然-通讯》最新发表一篇论文称，该方法的一个关键是一种新形式的自动化课程，又迎来一项新突破， 论文通讯作者、位于英国伦敦的谷歌DeepMind的Edward Hughes和同事一起，这类演示的获取既昂贵又费时。

这个智能体能在名为GoalCycle3D的物理模拟任务空间里，研究人员发现，研究人员一直在寻求一种AI智能体。

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