ปรับตัวให้เข้ากับความแปลกใหม่ในโลกที่เปิดกว้าง

 การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นสาขาที่รับผิดชอบส่วนใหญ่สำหรับเอเจนต์ AI ที่เล่นเกม เหนือมนุษย์และแอปพลิเคชันต่างๆ เช่นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง การเรียนรู้แบบเสริมแรงใช้รางวัลและการลงโทษเพื่อให้เจ้าหน้าที่ AI เรียนรู้โดยการลองผิดลองถูก มันเป็นส่วนหนึ่งของสาขา AI ขนาดใหญ่ของการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ในแมชชีนเลิร์นนิงบ่งบอกเป็นนัยว่าระบบดังกล่าวสามารถจัดการกับสิ่งแปลกใหม่ประเภทที่จำกัดได้แล้ว ระบบแมชชีนเลิร์นนิงมักจะทำงานได้ดีกับข้อมูลอินพุตที่มีความคล้ายคลึงกันทางสถิติ มนุษย์  แม้ว่าจะไม่เหมือนกันกับข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมาแต่แรกเริ่ม ในทางปฏิบัติ เป็นเรื่องปกติที่จะละเมิดเงื่อนไขนี้ตราบเท่าที่ไม่มีอะไรไม่คาดคิดเกิดขึ้น ระบบดังกล่าวอาจประสบปัญหาในโลกที่เปิดกว้าง ตามชื่อที่แนะนำ โลกที่เปิดกว้างไม่สามารถนิยามได้อย่างสมบูรณ์และชัดเจน สิ่งที่ไม่คาดฝันสามารถและไม่เกิดขึ้นได้ ที่สำคัญโลกแห่งความเป็นจริงเป็นโลกที่เปิดกว้าง ปรับตัวให้เข้ากับความแปลกใหม่ในโลกที่เปิดกว้าง การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นสาขาที่รับผิดชอบส่วนใหญ่สำหรับเอเจนต์ AI ที่เล่นเกม เหนือมนุษย์และแอปพลิเคชันต่างๆ เช่นรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตัวเอง การเรียนรู้แบบเสริมแรงใช้รางวัลและการลงโทษเพื่อให้เจ้าหน้าที่ AI เรียนรู้โดยการลองผิดลองถูก มันเป็นส่วนหนึ่งของสาขา AI ขนาดใหญ่ของการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ในแมชชีนเลิร์นนิงบ่งบอกเป็นนัยว่าระบบดังกล่าวสามารถจัดการกับสิ่งแปลกใหม่ประเภทที่จำกัดได้แล้ว ระบบแมชชีนเลิร์นนิงมักจะทำงานได้ดีกับข้อมูลอินพุตที่มีความคล้ายคลึงกันทางสถิติ แม้ว่าจะไม่เหมือนกันกับข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมาแต่แรกเริ่ม ในทางปฏิบัติ เป็นเรื่องปกติที่จะละเมิดเงื่อนไขนี้ตราบเท่าที่ไม่มีอะไรไม่คาดคิดเกิดขึ้น ระบบดังกล่าวอาจประสบปัญหาในโลกที่เปิดกว้าง ตามชื่อที่แนะนำ โลกที่เปิดกว้างไม่สามารถนิยามได้อย่างสมบูรณ์และชัดเจน สิ่งที่ไม่คาดฝันสามารถและไม่เกิดขึ้นได้ ที่สำคัญโลกแห่งความเป็นจริงเป็นโลกที่เปิดกว้าง

โพสต์โดย : midnight เมื่อ 24 พ.ค. 2566 17:39:38 น. อ่าน 104 ตอบ 0