“在這種基于模擬的訓練中 ， 我們要測試數(shù)百種設置 ， 速度是至關(guān)重要的 。 ”豪教授的碩士研究生金東基（音譯）說 ， “機器學習直接轉(zhuǎn)化為我們在更短的時間內(nèi)運行更多迭代的能力 。 AWS提供了強大的GPU實例 ， 大大縮短了訓練時間 ， 加快了我們的研究步伐 。 ”
豪認為 ， 這項研究商業(yè)化需要5—10年的時間 ， 但這可能是未來人工智能應用的一個基本推動者 。 他表示 ， 合作、有彈性機器人的用途幾乎是無限的 。
（科技日報北京8月19日電 實習采訪人員 余昊原）
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