훈련환경 = 게임
개체가 일반능력(범용지능)을 가지기 위해 필요한 게임은 PBT(진화알고리즘)로 만들고
일반능력을 측정하기 위한 게임은 절차적생성(알고리즘, 랜덤)으로 만듬
이게 예전에 "reward is enough" 였나 그 논문에서 복잡하고 세밀한 환경을 만들면 강인공지능을 만들수 있다 그랬거든
근데 그 반박이 "환경을 만들기 위해서 매우 진보된 인공지능이 필요할수 있다" 였음
그걸 딥마인드는
PBT와 절차적생성으로 해결한거같다..
그냥 그렇다고..
나 그렇게 생각했는데 왜 그렇게 만들었다는 예제들이 공튀기기 수준을 벗어나질 못하는지 쩝...
복잡하고 어려운 게임이라도 단순한 게임으로 쪼개질수 있어서 그런거 아닐까? 어떤 게임을 깰수있을때 단순게임 여러개를 깰수있다면 그 어떤 게임을 선택해서 진화시키면 복잡한 게임이 나올거 같은데 - dc App
개별적인 능력을 평가/훈련하는데는 단순한 게임이 좋겠지 그런데 그 능력을 통합하는 방법에 대해서 언급한 적 있나?
개체의 일반능력을 향상시키는 게임에게 높은 점수를 주고 진화시킨다고 했는데 진화에는 교배도 있으니까 게임끼리 교배되면 더 복잡한 게임이 되는거 아닐까 - dc App
트리바몬신카!