Het metadoel

Metagoal is een concept dat de basis vormt voor veel onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning. Ze suggereert dat kunstmatige intelligentie kan worden getraind om zowel specifieke problemen op te lossen als om een ​​algemeen doel te bereiken, dat een ‘metadoel’ kan worden genoemd.

Metagoal speelt een belangrijke rol in de hersenwetenschap omdat het het vermogen van de hersenen tot abstract denken en algemeen leren weerspiegelt. Het is ook de basis voor de ontwikkeling van efficiëntere modellen voor kunstmatige intelligentie. Modellen die een metadoel kunnen bereiken, kunnen een breder scala aan problemen oplossen en veelzijdiger worden wanneer ze op verschillende gebieden worden gebruikt.

Als we bijvoorbeeld een kunstmatige-intelligentiemodel trainen om te schaken, kan het niet alleen leren schaken, maar ook elk ander spel met een bepaald stel regels. De metagoal zorgt er dus voor dat het model flexibeler en veelzijdiger is bij het uitvoeren van verschillende taken.

Een ander belangrijk kenmerk van een metagoal is het potentieel ervan voor het trainen van onafhankelijke denksystemen. Dit kan gebeuren door het gebruik van een metamodel, een systeem dat een doel op een hoger niveau kan bepalen, zoals weten welk gebouw om de hoek staat of hoe een problematisch deel van de weg kan worden overwonnen. In dit geval kan het systeem bepalen welke taak het moet oplossen, afhankelijk van de specifieke situatie, en een doel stellen.