站长之家8月4日 消息:斯坦福大学的研究团队在自然语言处理领域取得了突破性进展，探究了强化学习（RL）智能体是否能在没有明确语言监督的情况下间接学习语言技能。研究的主要焦点是探索强化学习智能体是否能够像通过与环境互动以实现非语言目标的方式学习语言技能。为了实现这一点，研究团队设计了一个办公室导航环境，要求智能体尽快找到目标办公室。

通过训练智能体在办公室环境中寻找目标，研究展示了以下发现:

强化学习智能体在没有直接语言监督下，能够学习和使用语言技能。

代理人不仅能解释语言，还能理解其他模态，如图形地图。

影响语言技能的因素包括学习算法、数据量和模型大小。

实验结果在更复杂的3D环境中也得到了验证。

这项开创性研究表明，智能体在追求非语言目标的同时，可以间接地习得语言技能，与人类学习语言的方式相似。

这项研究的影响深远，为开发更复杂的语言学习模型开辟了令人兴奋的可能性，这些模型可以在不需要明确语言监督的情况下自然地适应多种任务。这些发现预计将推动自然语言处理的进步，并在理解和使用语言方面为人工智能系统的发展做出重要贡献。