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目前，强化学习被用来训练大多数人工智能，方法是当他们实现了一些使他们朝着目标前进的事情时给予奖励。这是一种有用的技术，可以教AI特定的东西，比如如何在流水线上最优化地建造一辆汽车。但是，对于机器在没有指令的情况下自主操作来说，它们必须要有好奇心。6
克里斯：太好了，艾美，我有一个例子。谷歌的人很好奇他们是否能降低数据中心的能源费用。2014年，谷歌数据中心用电4402836兆瓦，相当于366903个美国家庭的用电量。他们很好奇，自己是否可以用AI来找到解决方案。
他们决定进行实验并设计神经网络，控制“数据中心中的大约120个变量”，包括“风扇和冷却系统等”，以及“窗户和其他东西”。谷歌使用DeepMind AI将其耗电量降低了15%。这是可能的，因为人们有好奇心，愿意实验，然后设计了一个AI策略来解决这个问题。7
AI模型
艾美：让我们再聊一点好奇心是如何被植入AI模型的。AI有几种类型，但在这次讨论中，我想集中讨论其中的几种，因为它们最适合关于好奇心的讨论：强化学习、监督学习、无监督学习、迁移学习，以及半监督学习。
