DeepMind Lernende Maschine

Deep Reinforcement Learning hat sich schnell zu einem der heiesten Forschungsbereiche im Deep Learning-Okosystem entwickelt.

Die Faszination des verstarkenden Lernens hangt mit der Tatsache zusammen, dass es von allen Modalitaten des tiefen Lernens diejenige ist, die dem menschlichen Lernen am ahnlichsten ist.

In den letzten Jahren hat kein Unternehmen der Welt mehr fur die Weiterentwicklung des Deep Reinforcement Learning getan als die Alphabet-Tochter DeepMind.

Seit der Einfuhrung seines beruhmten AlphaGo-Agenten steht DeepMind an der Spitze der Forschung im Bereich des Verstarkungslernens.

Vor einigen Tagen wurde eine neue Forschungsarbeit veroffentlicht, die sich mit einem der schwierigsten Aspekte von Reinforcement-Learning-Losungen befasst: Multitasking.

Die Fahigkeit, ahnliche Aufgaben gleichzeitig auszufuhren und zu lernen, ist fur die Entwicklung des menschlichen Geistes unerlasslich.

Aus neurowissenschaftlicher Sicht bleibt Multitasking weitgehend ein Ratsel, und es uberrascht nicht, dass wir uns mit der Implementierung von Agenten der kunstlichen Intelligenz (KI), die effizient mehrere Bereiche erlernen konnen, ohne eine unverhaltnismaige Menge an Ressourcen zu benotigen, verdammt schwer tun.

Diese Monographie ist eine ubersichtliche Einfuhrung in die DeepMind Learning Machine mit einfacher Theorie.