El meta-objetivo

Metagoal es un concepto que es la base de muchas investigaciones en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Sugiere que la inteligencia artificial se puede entrenar tanto para resolver problemas específicos como para lograr un objetivo general, que puede denominarse "metaobjetivo".

El metaobjetivo juega un papel importante en la ciencia del cerebro porque refleja la capacidad del cerebro para el pensamiento abstracto y el aprendizaje general. También es la base para desarrollar modelos de inteligencia artificial más eficientes. Los modelos que pueden lograr un metaobjetivo pueden resolver una gama más amplia de problemas y volverse más versátiles cuando se utilizan en diferentes campos.

Por ejemplo, si entrenamos un modelo de inteligencia artificial para jugar al ajedrez, entonces podrá aprender a jugar no solo al ajedrez, sino también a cualquier otro juego con un determinado conjunto de reglas. Por tanto, el metaobjetivo permite que el modelo sea más flexible y versátil a la hora de realizar diversas tareas.

Otra característica importante de una metameta es su potencial para entrenar sistemas de pensamiento independientes. Esto puede suceder mediante el uso de un metamodelo, que es un sistema que puede determinar un objetivo de nivel superior, como saber qué edificio está a la vuelta de la esquina o cómo superar algún tramo problemático de la carretera. En este caso, el sistema podrá determinar qué tarea debe resolver en función de la situación específica y establecer un objetivo.