L'apprendimento per rinforzo profondo ? diventato rapidamente una delle aree di ricerca pi? calde nell'ecosistema del deep learning. Il fascino dell'apprendimento per rinforzo ? legato al fatto che, tra tutte le modalit? di apprendimento profondo, ? quella che pi? assomiglia all'apprendimento umano. Negli ultimi anni, nessuna azienda al mondo ha fatto di pi? per far avanzare lo stadio dell'apprendimento profondo per rinforzo di DeepMind, societ? controllata da Alphabet. Dal lancio del suo famoso agente AlphaGo, DeepMind ? stata all'avanguardia nella ricerca sull'apprendimento per rinforzo. Pochi giorni fa ha pubblicato una nuova ricerca che cerca di affrontare uno degli aspetti pi? impegnativi delle soluzioni di apprendimento per rinforzo: il multi-tasking. La capacit? di eseguire e apprendere contemporaneamente compiti simili ? essenziale per lo sviluppo della mente umana. Dal punto di vista neuroscientifico, il multitasking rimane in gran parte un mistero e, non a caso, ? stato difficile implementare agenti di intelligenza artificiale (AI) in grado di apprendere in modo efficiente pi? domini senza richiedere una quantit? sproporzionata di risorse. Questa monografia ? una lucida introduzione alla macchina di apprendimento DeepMind con una teoria semplice.
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