Metamålet

Metagoal er et koncept, der er grundlaget for megen forskning i kunstig intelligens og maskinlæring. Hun foreslår, at kunstig intelligens kan trænes både til at løse specifikke problemer og til at nå et generelt mål, som kan kaldes et "metamål".

Metagoal spiller en vigtig rolle i hjernevidenskab, fordi det afspejler hjernens evne til abstrakt tænkning og generel læring. Det er også grundlaget for at udvikle mere effektive kunstig intelligens-modeller. Modeller, der er i stand til at opnå et metamål, kan løse en bredere række af problemer og blive mere alsidige, når de bruges inden for forskellige områder.

For eksempel, hvis vi træner en kunstig intelligensmodel til at spille skak, så kan den lære at spille ikke kun skak, men også et hvilket som helst andet spil med et bestemt sæt regler. Således giver metamålet modellen mulighed for at være mere fleksibel og alsidig til at udføre forskellige opgaver.

Et andet vigtigt træk ved et metamål er dets potentiale til at træne uafhængige tænkesystemer. Dette kan ske ved at bruge en metamodel, som er et system, der kan bestemme et mål på højere niveau, såsom at vide, hvilken bygning der er rundt om hjørnet, eller hvordan man overvinder et problematisk stykke af vejen. I dette tilfælde vil systemet være i stand til at bestemme, hvilken opgave det skal løse afhængigt af den konkrete situation og sætte et mål.