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理解神经网络如何战胜国际象棋冠军 [简明解释]
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原文英文，约1400词，阅读约需6分钟。
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内容提要
神经网络通过NEAT算法在游戏中学习和优化，研究者利用游戏环境和奖励机制引导AI学习。与人类不同，AI能够并行学习，加速优化过程。现实世界复杂，决策难以模拟，需关注长期可持续性，避免短视行为导致系统崩溃。
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关键要点
- 神经网络通过NEAT算法在游戏中学习和优化，模拟自然选择过程。
- 游戏环境提供结构化框架，便于定义奖励和惩罚机制，指导AI学习。
- 快速反馈和并行学习使神经网络在游戏中比人类更快地迭代和优化。
- 人类学习依赖语言和模仿，知识传递效率低，容易产生误解。
- 现实世界复杂，难以定义优化的客观函数，个人价值观影响内心游戏的胜负条件。
- 多目标优化中，决策者需平衡财富与社会地位等多个目标。
- 真实场景中的决策往往不可重复，限制了试错机会，增加了复杂性。
- 优化的真正目标应是确保游戏的持续性，而非单纯的个人成功。
- 当前AI系统常常以狭隘目标训练，可能导致对整体系统的负面影响。
- 需要将更广泛的系统目标纳入适应性函数，以促进AI的长期健康和稳定发展。
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