메타 목표

메타목표(Metagoal)는 인공지능과 머신러닝에 대한 많은 연구의 기초가 되는 개념입니다. 그녀는 인공 지능이 특정 문제를 해결하고 "메타 목표"라고 불리는 일반적인 목표를 달성하도록 훈련될 수 있다고 제안합니다.

메타목표는 추상적인 사고와 일반적인 학습을 위한 뇌의 능력을 반영하기 때문에 뇌 과학에서 중요한 역할을 합니다. 이는 보다 효율적인 인공지능 모델을 개발하기 위한 기반이기도 합니다. 메타 목표를 달성할 수 있는 모델은 더 넓은 범위의 문제를 해결할 수 있으며 다양한 분야에서 사용될 때 더욱 다양해집니다.

예를 들어 인공 지능 모델을 훈련시켜 체스를 두는 경우 체스뿐만 아니라 특정 규칙이 있는 다른 게임도 배우는 방법을 배울 수 있습니다. 따라서 메타목표를 통해 모델은 다양한 작업을 수행하는 데 있어 더욱 유연하고 다재다능해질 수 있습니다.

메타목표의 또 다른 중요한 특징은 독립적인 사고 시스템을 훈련할 수 있는 잠재력입니다. 이는 모퉁이에 어떤 건물이 있는지, 도로의 일부 문제 구간을 극복하는 방법 등 더 높은 수준의 목표를 결정할 수 있는 시스템인 메타 모델을 사용하여 발생할 수 있습니다. 이 경우 시스템은 특정 상황에 따라 해결해야 할 작업을 결정하고 목표를 설정할 수 있습니다.