Meta-cel

Metagoal to koncepcja będąca podstawą wielu badań nad sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym. Sugeruje, że sztuczną inteligencję można trenować zarówno do rozwiązywania konkretnych problemów, jak i do osiągnięcia celu ogólnego, który można nazwać „metacelem”.

Metacel odgrywa ważną rolę w nauce o mózgu, ponieważ odzwierciedla zdolność mózgu do abstrakcyjnego myślenia i ogólnego uczenia się. Stanowi także podstawę do opracowania wydajniejszych modeli sztucznej inteligencji. Modele, które są w stanie osiągnąć metacel, mogą rozwiązać szerszy zakres problemów i stać się bardziej wszechstronne, gdy są stosowane w różnych dziedzinach.

Na przykład, jeśli wytrenujemy model sztucznej inteligencji do gry w szachy, to może on nauczyć się grać nie tylko w szachy, ale także w każdą inną grę z określonym zestawem reguł. Zatem metacel pozwala modelowi być bardziej elastycznym i wszechstronnym w wykonywaniu różnych zadań.

Inną ważną cechą metacelu jest jego potencjał uczenia niezależnych systemów myślenia. Można to osiągnąć za pomocą metamodelu, czyli systemu, który może określić cel wyższego poziomu, taki jak wiedza, który budynek znajduje się za rogiem lub jak pokonać problematyczny odcinek drogi. W takim przypadku system będzie w stanie określić, jakie zadanie należy rozwiązać w zależności od konkretnej sytuacji i wyznaczyć cel.