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L'apprentissage continu comme apprentissage par renforcement contraint par le calcul
Created by
Haebom
Auteur
Saurabh Kumar, Henrik Marklund, Ashish Rao, Yifan Zhu, Hong Jun Jeon, Yueyang Liu, Benjamin Van Roy
Contour
Cet article vise à clarifier et à formaliser le concept d'apprentissage continu, une fonction de l'intelligence artificielle. Il part du principe que les agents qui accumulent efficacement des connaissances pour développer des compétences de plus en plus sophistiquées sur une longue période peuvent faire progresser les capacités de l'intelligence artificielle. Il présente également un cadre et des outils d'apprentissage continu afin de stimuler la recherche.
Takeaways, Limitations
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Takeaways : Fournit une définition et un cadre clairs pour l'apprentissage continu, suggérant des orientations de recherche futures. Il offre le potentiel de suggérer de nouvelles approches pour la conception d'agents capables d'accumuler des connaissances et de développer des compétences à long terme.
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Limitations : L’utilité pratique et les performances du cadre et des outils proposés sont mal validées expérimentalement. Les descriptions détaillées d’algorithmes ou d’implémentations spécifiques peuvent être limitées. Une explication claire de l’exhaustivité des différents aspects de l’apprentissage continu (par exemple, l’oubli, la dérive conceptuelle) peut être nécessaire.
