Metamålet

Metagoal er et konsept som er grunnlaget for mye forskning innen kunstig intelligens og maskinlæring. Hun foreslår at kunstig intelligens kan trenes både til å løse spesifikke problemer og for å oppnå et generelt mål, som kan kalles et "metamål".

Metagoal spiller en viktig rolle i hjernevitenskap fordi det reflekterer hjernens evne til abstrakt tenkning og generell læring. Det er også grunnlaget for å utvikle mer effektive kunstig intelligens-modeller. Modeller som er i stand til å oppnå et metamål kan løse et bredere spekter av problemer og bli mer allsidige når de brukes på ulike felt.

For eksempel, hvis vi trener en kunstig intelligens-modell til å spille sjakk, kan den lære å spille ikke bare sjakk, men også et hvilket som helst annet spill med et visst sett med regler. Dermed lar metamålet modellen være mer fleksibel og allsidig i å utføre ulike oppgaver.

Et annet viktig trekk ved et metamål er dets potensiale for å trene uavhengige tenkesystemer. Dette kan skje ved bruk av en metamodell, som er et system som kan bestemme et mål på høyere nivå, for eksempel å vite hvilken bygning som er rundt hjørnet eller hvordan man kan overvinne en problematisk del av veien. I dette tilfellet vil systemet være i stand til å bestemme hvilken oppgave det må løse avhengig av den spesifikke situasjonen og sette et mål.