在最新的快訊中，John Carmack 分享了2019年的研究《Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels (PlaNet)》。這項研究是強化學習代理系列的先驅，探討了如何在同時學習遊戲規則的情況下，從原始像素中進行有效的規劃。Carmack 指出，規劃在具有明確轉移和獎勵動態的任務中較為常見，但在從像素學習的情況下，挑戰性更大。研究顯示，雖然過去的模型基於狀態轉移和獎勵模型，但在預測未來狀態時，錯誤會迅速累積，影響預測準確性。該研究發現，學習確定性轉移模型的效果不佳，而結合確定性與隨機性計算的模型則能顯著提升性能。Carmack 強調，這一研究為後續的強化學習代理系列奠定了基礎，並展示了如何在不依賴傳統模型的情況下，透過評估大量動作序列來選擇最佳行動。這些技術的進步在當前的強化學習領域中仍具有重要意義。