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智能手机电子游戏FlappyBird于2014年被其创建者董阮从智能手机上删除，因为它太上瘾了。 但该项目向来是对深度学习研究人员的启示。

具体来说，国际商业机器科学家本周发布了一项研究，研究机器如何能够不断学习任务，包括玩FlappyBird，随着时间的推移而改进，而不是学习一个游戏水平，并停止在这方面。

该领域被称为终身学习，或延续学习，已经研究了几十年，但仍然是一个巨大的研究挑战。

除了为人工智能提供一个重要的新工具外，这项工作还是一个冥想，它意味着学习在时间上向前和向后进行。

FlappyBird是他们的主要测试之一。 在那个游戏中，你必须安全地驾驶这只小动画鸟通过一组柱子。 IBM研究人员将游戏方面的每一个变化，如柱子的高度，定义为一项新的任务。 然后，神经网络必须从一个任务判断到下一个任务，最大限度地利用以前任务中已经学到的东西。

IBM与麻省理工学院(MIT)和斯坦福大学(Stanford University)的合作测试了两款电子游戏“捕手”和“FlappyBird”的权重分配。

这项工作被称为Meta经验重放，即MER，是神经网络文献中几种先前方法之间的一种混搭。

这部作品是由IBM、麻省理工学院和斯坦福大学的一个小组编写的，由马修·里默、伊格纳西奥案例、罗伯特·阿杰米安、苗柳、伊琳娜·里什、玉海图和杰拉尔德·特索罗组成，并张贴在ar Xiv预印服务器上。 该文件正在5月举行的国际学习代表大会上提出。