A meta-gól

A Metagoal egy olyan koncepció, amely sok mesterséges intelligencia és gépi tanulás kutatásának alapja. Azt javasolja, hogy a mesterséges intelligenciát egyrészt konkrét problémák megoldására, másrészt egy általános cél elérésére lehet képezni, amelyet „metacélnak” nevezhetünk.

A metagoal fontos szerepet játszik az agytudományban, mert tükrözi az agy absztrakt gondolkodásra és általános tanulásra való képességét. Ez az alapja a hatékonyabb mesterséges intelligencia modellek kidolgozásának is. Azok a modellek, amelyek képesek elérni egy metacélt, a problémák szélesebb körét képesek megoldani, és sokoldalúbbá válnak, ha különböző területeken használják őket.

Például, ha egy mesterséges intelligencia modellt sakkozni tanítunk, akkor nemcsak sakkozni tud, hanem bármilyen más játékot is, bizonyos szabályokkal. Így a metacél lehetővé teszi, hogy a modell rugalmasabb és sokoldalúbb legyen a különböző feladatok végrehajtásában.

A metacél másik fontos jellemzője az önálló gondolkodási rendszerek képzésének lehetősége. Ez történhet egy metamodell használatával, amely egy olyan rendszer, amely magasabb szintű célt tud meghatározni, például tudni, hogy melyik épület van a sarkon, vagy hogyan lehet leküzdeni az út egy-egy problémás szakaszát. Ebben az esetben a rendszer az adott helyzet függvényében képes lesz meghatározni, hogy milyen feladatot kell megoldania, és célt is kitűzni.