https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play">https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play
1. 많은 게임환경에서 훈련한 개체가 처음보는 새로운 게임도 해결할수 있게되었다(범용지능을 얻게되었다)
2. 그 많은 훈련용 게임환경 생성은 인공지능의 일반능력을 향상시키는 환경에게 적합도 함수의 점수를 높게줘서 그걸 선택, 진화시키도록 PBT(유전알고리즘)을 쓴다
이거 두개가 큰 내용임
어떻게 생각함?
좀 오래된 내용같네
특이점이 머지 않았다...
별내용없네
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그콘 무슨뜻이야 설명해줘
예전부터 해오던 방향 데이터가 쌓여서 좀 더 발전했다 정도일까 ? ㅇㅅㅇ
예전에는 하나의 인공지능에 하나의 게임만 훈련시켰는데 여러 게임을 훈련시켰다는게 차이인거같음