分散式強化學習

故事是這樣開始的。科學家最初試圖用數學計算來解釋動物大腦是如何運作學習獎勵機制的，於是他們想出了一些簡單模型，但都收效甚微。直到AI研究人員構建了新模型，可以隨時間的推移學習到更好的演算方式。然後，情節繼續轉折，神經科學家又發現，這種AI學習的新方法其實早已內置在我們的多巴胺神經元中。後來，AI作為學習機器，功力愈練愈高強，AI再度向我們的多巴胺系統汲取靈感，變得能夠模擬神經元的協作機制，使其能夠像大腦一樣運作，形成高效的決策網絡。那麼，多巴胺遇見AI的際遇，究竟會是天緣奇遇還是狹路相逢呢？