เป้าหมายของเราคือช่วยให้เจ้าหน้าที่เรียนรู้
ที่จะรับมือกับเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ทำได้แย่จนถึงทุกวันนี้ การให้ความสามารถในการปรับตัวในลักษณะนี้แก่ AI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับระบบแห่งอนาคต เช่นหุ่นยนต์ผ่าตัดแต่ยังรวมถึงอัลกอริทึมในที่นี่และเดี๋ยวนี้ด้วยที่ตัดสินใจว่าใครควรได้รับการประกันตัว ใครควรได้รับการอนุมัติบัตรเครดิตและใครควรส่งประวัติต่อไปยังผู้จัดการการจ้างงาน การรับมือกับสิ่งที่ไม่คาดคิดในสถานการณ์เหล่านั้นไม่ดีอาจส่งผลร้ายได้ ตัวแทน AI ต้องการความสามารถในการตรวจจับ ระบุลักษณะ และปรับให้เข้ากับสิ่งแปลกใหม่ด้วยวิธีที่เหมือนมนุษย์ มนุษย์ สถานการณ์เป็นสิ่งแปลกใหม่หากมันท้าทายทั้งทางตรงและทางอ้อม แบบจำลองของตัวแทนของโลกภายนอก ซึ่งรวมถึงตัวแทนอื่นๆ สภาพแวดล้อม และปฏิสัมพันธ์ของพวกมัน ในขณะที่คนส่วนใหญ่ไม่ได้จัดการกับสิ่งแปลกใหม่ด้วยวิธีที่สมบูรณ์แบบที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แต่พวกเขาสามารถเรียนรู้จากความผิดพลาดและปรับตัวได้ เมื่อเผชิญกับภาษีความมั่งคั่งใน Monopoly ผู้เล่นที่เป็นมนุษย์อาจตระหนักว่าเธอควรมีเงินสดติดตัวไว้สำหรับ IRS เมื่อเธอใกล้จะถึง Go ผู้เล่น AI ที่มุ่งแสวงหาทรัพย์สินและการผูกขาดอย่างอุกอาจอาจล้มเหลวในการตระหนักถึงความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างเงินสดและทรัพย์สินที่ไม่มีสภาพคล่องจนกว่าจะสายเกินไป ปรับตัวให้เข้ากับความแปลกใหม่ในโลกที่เปิดกว้าง การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นสาขาที่รับผิดชอบส่วนใหญ่สำหรับเอเจนต์ AI ที่เล่นเกม เหนือมนุษย์ และแอปพลิเค ชันต่างๆ เช่นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง การเรียนรู้แบบเสริมแรงใช้รางวัลและการลงโทษเพื่อให้เจ้าหน้าที่ AI เรียนรู้โดยการลองผิดลองถูก มันเป็นส่วนหนึ่งของสาขา AI ขนาดใหญ่ของการเรียนรู้ของเครื่อง
โพสต์โดย : midnight
