Das Metaziel

Metagoal ist ein Konzept, das die Grundlage für viele Forschungen zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen bildet. Sie schlägt vor, dass künstliche Intelligenz sowohl zur Lösung spezifischer Probleme als auch zur Erreichung eines allgemeinen Ziels trainiert werden kann, das als „Metaziel“ bezeichnet werden kann.

Metaziele spielen in der Hirnforschung eine wichtige Rolle, da sie die Fähigkeit des Gehirns zu abstraktem Denken und allgemeinem Lernen widerspiegeln. Es ist auch die Grundlage für die Entwicklung effizienterer Modelle der künstlichen Intelligenz. Modelle, die in der Lage sind, ein Metaziel zu erreichen, können ein breiteres Spektrum an Problemen lösen und werden vielseitiger, wenn sie in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden.

Wenn wir beispielsweise einem Modell der künstlichen Intelligenz das Schachspielen beibringen, kann es nicht nur lernen, Schach zu spielen, sondern auch jedes andere Spiel mit einem bestimmten Regelwerk. Somit ermöglicht das Metaziel, dass das Modell bei der Ausführung verschiedener Aufgaben flexibler und vielseitiger ist.

Ein weiteres wichtiges Merkmal eines Metaziels ist sein Potenzial, unabhängige Denksysteme zu trainieren. Dies kann durch die Verwendung eines Metamodells geschehen, bei dem es sich um ein System handelt, das ein übergeordnetes Ziel bestimmen kann, z. B. wissen, welches Gebäude sich um die Ecke befindet oder wie man einen problematischen Straßenabschnitt überwindet. In diesem Fall kann das System je nach Situation ermitteln, welche Aufgabe es lösen muss, und ein Ziel festlegen.