Il meta-obiettivo

Il metagoal è un concetto che costituisce la base di molte ricerche sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico. Lei suggerisce che l’intelligenza artificiale può essere addestrata sia per risolvere problemi specifici sia per raggiungere un obiettivo generale, che può essere chiamato “meta-obiettivo”.

Il metaobiettivo gioca un ruolo importante nella scienza del cervello perché riflette la capacità del cervello di pensare astratto e di apprendere in generale. Costituisce anche la base per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale più efficienti. I modelli in grado di raggiungere un meta-obiettivo possono risolvere una gamma più ampia di problemi e diventare più versatili se utilizzati in campi diversi.

Ad esempio, se addestriamo un modello di intelligenza artificiale a giocare a scacchi, allora potrà imparare a giocare non solo a scacchi, ma anche a qualsiasi altro gioco con un determinato insieme di regole. Pertanto, il metaobiettivo consente al modello di essere più flessibile e versatile nell’esecuzione di vari compiti.

Un’altra caratteristica importante di un metaobiettivo è il suo potenziale per allenare sistemi di pensiero indipendenti. Ciò può avvenire utilizzando un meta-modello, ovvero un sistema in grado di determinare un obiettivo di livello superiore, come sapere quale edificio è dietro l’angolo o come superare qualche tratto problematico della strada. In questo caso, il sistema sarà in grado di determinare quale compito deve risolvere in base alla situazione specifica e fissare un obiettivo.