Meta-məqsəd

Metagoal süni intellekt və maşın öyrənməsi sahəsində bir çox tədqiqat üçün əsas olan bir konsepsiyadır. O, süni intellektin həm konkret problemləri həll etmək, həm də “meta-məqsəd” adlandırıla bilən ümumi məqsədə çatmaq üçün öyrədilə biləcəyini təklif edir.

Metaqonal beyin elmində mühüm rol oynayır, çünki o, beynin mücərrəd düşünmə və ümumi öyrənmə qabiliyyətini əks etdirir. Bu, həm də daha səmərəli süni intellekt modellərinin inkişafı üçün əsasdır. Meta-məqsədə çata bilən modellər müxtəlif sahələrdə istifadə edildikdə daha geniş spektrli problemləri həll edə və daha çox yönlü ola bilər.

Məsələn, əgər biz süni intellekt modelini şahmat oynamağa öyrədiriksə, o zaman o, təkcə şahmat deyil, müəyyən qaydalara malik istənilən başqa oyunu da oynamağı öyrənə bilər. Beləliklə, metaqol modelin müxtəlif vəzifələri yerinə yetirməkdə daha çevik və çox yönlü olmasına imkan verir.

Metaqolun digər mühüm xüsusiyyəti onun müstəqil düşünmə sistemlərini öyrətmək potensialıdır. Bu, hansı binanın küncdə olduğunu və ya yolun bəzi problemli hissəsinin necə aradan qaldırılacağını bilmək kimi daha yüksək səviyyəli hədəfi müəyyən edə bilən bir sistem olan meta-modeldən istifadə etməklə baş verə bilər. Bu halda sistem konkret vəziyyətdən asılı olaraq hansı vəzifəni həll etməli olduğunu müəyyən edə və qarşısına məqsəd qoya biləcək.