Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/03533.jsonl.gz/211

Nächste Seite: Kompositionelles hierarchisches Lernen
Aufwärts: Neugier und Langeweile
Vorherige Seite: Neugier und Langeweile
  Inhalt
Wie schon erwähnt, ist die Idee zur Implementierung von
Neugier und Langeweile nicht auf A2 beschränkt. Jeder
modellbildende Algorithmus kann von demselben Prinzip Gebrauch machen.
Eine Hauptmotivation hierfür ist: Statt einen separaten Ad-Hoc-Mechanismus
zur Verbesserung der Umweltmodellierung einzusetzen, wollen wir
uns die wachsenden Fähigkeiten des zielgerichtet lernenden Systems
selbst zunutze machen.
Der interessante Seiteneffekt für Algorithmen wie A2
ist der folgende: Da der Lernalgorithmus sich auf das Modellnetz
abstützt, muß dieses eine Vorhersage über seine eigenen
gegenwärtigen Vorhersagefähigkeiten treffen. Die Aktivationen
des Modellnetzes werden (teilweise) interpretiert als eine
Aussage über den Zustand seiner Gewichte. Man beachte, daß
dies bereits eine rudimentäre Form von introspektivem Verhalten
ist.
Erweiterungen solcher introspektiver neuronaler Algorithmen
könnten den Schlüssel zu Lernsystemen darstellen, die bis zu
einem gewissen Grade lernen, wie man lernt.
Hier könnte möglicherweise ein entscheidender Schritt in der
Entwicklung von NN-Algorithmen getan werden.
Juergen Schmidhuber
2003-02-20
Related links in English: Recurrent neural networks - Subgoal learning - Reinforcement learning and POMDPs - Reinforcement learning economies - Selective attention
Deutsche Heimseite