Approfondimento su DeepMind Learning: Viaggio di trasformazione dall'intelligenza naturale all'intelligenza artificiale

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Titolo originale:

Insight of DeepMind Learning: Journey of transformation from Natural Intelligence to Artificial Intelligence

Contenuto del libro:

L'apprendimento per rinforzo profondo è diventato rapidamente una delle aree di ricerca più calde nell'ecosistema del deep learning. Il fascino dell'apprendimento per rinforzo è legato al fatto che, tra tutte le modalità di apprendimento profondo, è quella che più assomiglia all'apprendimento umano.

Negli ultimi anni, nessuna azienda al mondo ha fatto di più per far progredire lo stadio dell'apprendimento profondo per rinforzo rispetto alla controllata di Alphabet, DeepMind. Dal lancio del suo famoso agente AlphaGo, DeepMind è stata all'avanguardia nella ricerca sull'apprendimento per rinforzo. Pochi giorni fa ha pubblicato una nuova ricerca che tenta di affrontare uno degli aspetti più impegnativi delle soluzioni di apprendimento per rinforzo: il multitasking.

Fin da quando siamo piccoli, il multi-tasking diventa un elemento intrinseco della nostra cognizione. La capacità di eseguire e apprendere compiti simili in modo simultaneo è essenziale per lo sviluppo della mente umana.

Dal punto di vista neuroscientifico, il multi-tasking rimane in gran parte un mistero e, non a caso, è stato difficile implementare agenti di intelligenza artificiale (AI) in grado di apprendere in modo efficiente più domini senza richiedere una quantità sproporzionata di risorse. Questa sfida è ancora più evidente nel caso dei modelli di apprendimento profondo per rinforzo, che si basano su esercizi di prova ed errore che possono facilmente superare i confini di un singolo dominio.

Dal punto di vista biologico, si può affermare che tutto l'apprendimento è un esercizio multi-tasking. Questa monografia introduce l'apprendimento di DeepMind.