阅读下面的实用类文本，完成小题。
（文本一）
一只狗，能学会听懂我们说话。这只狗不是天生就懂人类的语言，但是我们可以训练它。在手上拿一个吃的，然后给这只狗下达指令——坐下。当然它听不懂，但是它能闻得到我手上食物的味道，能听得见我说话。它如果不坐，这个吃的就得攥在我手里面，不会给它吃。如果它突然坐下了或者趴下了，和我的指令一样，就把吃的给它。下一次，如果它不是这个动作，它就拿不到吃的；一旦趴下了就能拿到吃的。这个过程反复十几次，大概需要半个小时，就能训练出听得懂指令的狗。这就是动物、生物的智能。
但今天很多人工智能的应用，包括人脸识别、指纹识利、语音识别，这些人工智能技术的核心其实不是生物智能，而是“监督学习”技术。这个技术和前面提到的狗的学习过程不一样。狗是在完全没有老师的情况下，自己学会听懂人类说话，没有人告诉它，坐下的时候要摆什么动作。它是自己慢慢去摸索，发现坐下以后才能拿到吃的。所以能不能实现让机器像动物一样学习？这就是智能计算机。
（文本二）
强化学习在最近人工智能突出的进展上经常被报道。比如，人工智能在围棋领域已经能下过所有的围棋高手；在一些很复杂的游戏中，也能打败大部分人类的玩家，这些都是靠机器自己摸索。
它能帮我们做什么事情呢？在围棋方面，它可以超越人类的能力，那么它可不可以帮我们治理今天越来越堵的交通？可不可以帮我们更好地管理仓库？可不可以帮我们来组织生产？甚至，可不可以帮我们、替代我们做一些繁琐的工作？但是很可惜，这些应用目前为止还没有做得很好。
可以和动物来对比一下，像训练狗，可能就需要十几次，半个小时它就学会了，然后它就有吃的了。但是如果要下围棋，在训练过程中需要上亿次试错——有大量下出来的围棋是错的，都输给了对手，可能要到最后才发现有一条路可以走通，能下赢。直到这个时候，我们才学会怎么能下出最好的围棋。
也就是说，今天的技术在游戏环境下，需要上亿次交互、上亿次试错，最后才能找到对的方式。这和生物智能的效率不在同一个水平上，如果这只狗需要上亿次试错才能拿到吃的，它可能早就已经饿死了。如果计算机需要做出上亿次错误的红绿灯安排，才能指挥好交通，那可能我们根本出不了门。所以，这个技术到今天还没有得到广泛地使用。
（文本三）
《黑客帝国》这部电影，构想人类生活在一个虚拟世界中。这个虚拟的世界跟真的一样，但是由于它是虚拟的，很多真实世界不会发生的事情，在虚拟世界里都可以模拟。
所以我们想，如果不能在真实的世界中随意尝试，那么能不能从真实世界的数据里构建一个虚拟的世界，在这个虚拟的世界做出各种各样的尝试？
以淘宝为例，我们想做的就是根据一个真实用户的历史购物教据，还原了一个虚拟的用户。这个虚拟的用户和真实的用户行为表现可能差不多。
我们给他推荐一件商品，他可能就点开看一看，另外一件商品可能会买单，还有的商品可能看都不会看。在虚拟场景下，不会有任何真实的开销。这个虚拟用户可以代替真实用户浏览上亿个商品，告诉我们什么样的商品最符合用户的需求。这样我们就构建了虚拟淘宝的环境。在这样的环境下，有大量的虚拟用户在买东西，为强化学习提供数据。而根据虚拟用户数据提出的算法，在真实的场景中，也能做出更好地推荐。
买完东西以后，还有一个流程——买的东西怎么到消费者手里？首先，这个订单会发到一个仓库，工作人员会把很多袋子挂到一个车上，每一个袋子就是一个订单，工人去捡货。
这里又有一个问题了；把什么样的订单拿到一起去捡，工人捡货的效率最高。以往普遍认为工人的效率和他走过的路径有关系，但是实际上在真实捡货过程中，除了路径以外，还有商品的大小、重量、放的高度，很多东西都会影响到工人捡货的效率。怎么样提高工人的分拣效率？一样的，构建一个虚拟工人，尝试如何给虚拟的工人安排订单，能让他的效率最高。后来我们把虚拟环境中得到的最优派单方式，放到真实环境中去用，获得了10％以上的效率提升。
当商品全部打包好后，就要通过物流来送到消费者的手上，这里又碰到一个问题：怎么样给司机安排最优行走路线？还是用同样的方法，从数据里还原出虚拟的司机，在虚拟的司机身上实验，如何安排路线最好。目前，三个城市已经完成了初步的实验，获得了11％以上的效率提升，同时也提升了司机的收入。
从上面很初步的例子，已经可以看到，当强化学习走出游戏环境，能解决很多应用问题，让效率更高、成本更省，更方便地做出复杂的决策。所以这样的技术，当它能完全落地、全面铺开的时候，将给生活带来巨大的改变，是一个很有能量的技术。但是越有能量的技术，使用的时候可能就要越小心，因为它被滥用后带来负面效果的可能性越大。如果强化学习被用在大数据杀熟上，可能比现有技术杀得更狠。
我们要在这个科研方向加大投入，让更好、更先进的技术掌握在自己手上。我们希望未来能像这个电影里看到的一样，这个机器人为我们服务，在为我们产生正面的价值。
（节选自俞扬《当AI走出游戏》有删改）