メタ目標

メタゴールは、人工知能と機械学習の多くの研究の基礎となる概念です。彼女は、人工知能は特定の問題を解決することと、「メタ目標」と呼ばれる一般的な目標を達成することの両方を訓練できると示唆しています。

メタ目標は、抽象的思考と一般的な学習に対する脳の能力を反映するため、脳科学において重要な役割を果たします。これは、より効率的な人工知能モデルを開発するための基礎でもあります。メタ目標を達成できるモデルは、より広範囲の問題を解決でき、さまざまな分野で使用する場合により汎用性が高くなります。

たとえば、チェスをプレイするように人工知能モデルをトレーニングすると、人工知能モデルはチェスだけでなく、特定のルール セットを持つ他のゲームのプレイ方法も学習できます。したがって、メタ目標により、モデルはさまざまなタスクをより柔軟に実行できるようになります。

メタ目標のもう 1 つの重要な特徴は、独立した思考システムを訓練できる可能性があることです。これは、角を曲がった先にどの建物があるか、道路の問題のあるセクションを克服する方法など、より高いレベルの目標を決定できるシステムであるメタモデルを使用することで実現できます。この場合、システムは特定の状況に応じてどのタスクを解決する必要があるかを判断し、目標を設定できます。