https://deepmind.com/blog/article/generally-capable-agents-emerge-from-open-ended-play

딥마인드 연구를 요약하자면,

"많은 게임(open-ended무한)에서 이기도록 훈련받은 개체는 새로운 게임에서도 성공한다"


그러니까 많은 문제를 해결할수 있을수록 새로운 문제도 해결하는 범용지능이 된다는 소리임


이게 인간이 진화한 방식이랑 같은거임..


자연에 존재하는 많은 문제(미니게임)들을 해결할수록 자연선택될 확률이 올라가고, 따라서 많은 문제를 풀수있는 범용지능을 갖도록 진화함.


근데 문제는,


범용지능을 가지도록하는 미니게임들, 이 미니게임들이 무엇인지? 어떻게 만드는지? 가 문제임


딥마인드에 따르면, 절차적으로 알고리즘을 이용해 적절한 난이도의 미니게임을 자동생성한다는데


애초에 무슨 미니게임을 해결할줄알아야 범용지능이 되는지 알았으면 AGI가 이미 나왔겠지


---------------------밑으론 개인의견임---------------------------


개인적으로 난 미니게임 생성에도 진화알고리즘을 사용해야한다고 본다


설명하자면


1. 돌연변이로 다양한 미니게임을 만든다


2. 그 미니게임에서 이긴 개체가 궁극적으로 해결하고자 하는 문제가 있는 "본게임" 에서 이기면 생성했던 미니게임을 선택한다


3. 선택된 미니게임들을 진화알고리즘으로 진화시킨다


난 진화 만능주의라서 이렇게 생각했을 뿐이야