O meta-objetivo

Metagoal é um conceito que serve de base para muitas pesquisas em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Ela sugere que a inteligência artificial pode ser treinada tanto para resolver problemas específicos quanto para atingir um objetivo geral, que pode ser chamado de “meta-objetivo”.

Metagoal desempenha um papel importante na ciência do cérebro porque reflete a capacidade do cérebro de pensamento abstrato e aprendizagem geral. É também a base para o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial mais eficientes. Modelos capazes de atingir um meta-objetivo podem resolver uma gama mais ampla de problemas e tornar-se mais versáteis quando usados ​​em diferentes campos.

Por exemplo, se treinarmos um modelo de inteligência artificial para jogar xadrez, ele poderá aprender a jogar não apenas xadrez, mas também qualquer outro jogo com um determinado conjunto de regras. Assim, o metaobjetivo permite que o modelo seja mais flexível e versátil na execução de diversas tarefas.

Outra característica importante de uma metameta é o seu potencial para treinar sistemas de pensamento independentes. Isto pode acontecer através da utilização de um metamodelo, que é um sistema que pode determinar um objetivo de nível superior, como saber qual o edifício que está ao virar da esquina ou como ultrapassar algum troço problemático da estrada. Neste caso, o sistema será capaz de determinar qual tarefa precisa resolver dependendo da situação específica e definir uma meta.