訓練最新AI 系統需要驚人的計算資源，這意味著囊中羞澀的學術界實驗室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學家在單台計算機上訓練先機的AI。2018 年OpenAI 報告每3.4 個月訓練最強大AI 所需的處理能力會翻一番，其中深度強化學習對處理尤為苛刻。

現在，南加州大學和英特爾實驗室的研究人員找到了一種方法，在實驗室使用的高端計算機上訓練深度強化學習。

他們的論文（預印本）發表在上週的機器學習國際會議上。需求是發明之母，論文主要作者Aleksei Petrenko是南加州的研究生，英特爾的實習生。

在實習結束之際他無法再訪問芯片巨人的超級計算機，繼續未完成的深度強化學習項目。因此他和同事決定尋找方法在簡單系統上繼續工作。