"From Deep Learning to Rational Machines/Imagination"의 두 판 사이의 차이

의사결정에 시물레이션된 경험을 활용하는 데 있어 상상력이 수행하는 역할은 보다 까다롭다. 상상력은 완전한 탐색보다 효율적으로 고려한 미래 작업의 작은 집합을 채워주어야 한다. 상자 이동 전략 게임 Sokoban의 플레이를 위해 상상력 보강 에이전트 I2A가 개발된 바 있는데, 이 시스템은 결정을 내려야 할 때마다 테스트해볼 만한 경로(롤아웃)의 집합을 생성하고, 이전 게임 플레이 경험을 기반으로 각 롤아웃에 대한 보상 값을 계산하고, 모든 롤아웃을 합성항 가장 큰 보상과 연관된 행동을 결정함으로써, 수십 번의 사전 계획이 필요한 Sokoban 퍼즐을 안정적으로 해결할 수 있었다.

의사결정에 시물레이션된 경험을 활용하는 데 있어 상상력이 수행하는 역할은 보다 까다롭다. 상상력은 완전한 탐색보다 효율적으로 고려한 미래 작업의 작은 집합을 채워주어야 한다. 상자 이동 전략 게임 Sokoban의 플레이를 위해 상상력 보강 에이전트 I2A가 개발된 바 있는데, 이 시스템은 결정을 내려야 할 때마다 테스트해볼 만한 경로(롤아웃)의 집합을 생성하고, 이전 게임 플레이 경험을 기반으로 각 롤아웃에 대한 보상 값을 계산하고, 모든 롤아웃을 합성항 가장 큰 보상과 연관된 행동을 결정함으로써, 수십 번의 사전 계획이 필요한 Sokoban 퍼즐을 안정적으로 해결할 수 있었다.

[[분류:과학철학]]

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