DeepMind Lernende Maschine

Deep Reinforcement Learning hat sich schnell zu einem der hei esten Forschungsbereiche im Deep Learning- kosystem entwickelt. Die Faszination des verst rkenden Lernens h ngt mit der Tatsache zusammen, dass es von allen Modalit ten des tiefen Lernens diejenige ist, die dem menschlichen Lernen am hnlichsten ist. In den letzten Jahren hat kein Unternehmen der Welt mehr f r die Weiterentwicklung des Deep Reinforcement Learning getan als die Alphabet-Tochter DeepMind. Seit der Einf hrung seines ber hmten AlphaGo-Agenten steht DeepMind an der Spitze der Forschung im Bereich des Verst rkungslernens. Vor einigen Tagen wurde eine neue Forschungsarbeit ver ffentlicht, die sich mit einem der schwierigsten Aspekte von Reinforcement-Learning-L sungen befasst: Multitasking. Die F higkeit, hnliche Aufgaben gleichzeitig auszuf hren und zu lernen, ist f r die Entwicklung des menschlichen Geistes unerl sslich. Aus neurowissenschaftlicher Sicht bleibt Multitasking weitgehend ein R tsel, und es berrascht nicht, dass wir uns mit der Implementierung von Agenten der k nstlichen Intelligenz (KI), die effizient mehrere Bereiche erlernen k nnen, ohne eine unverh ltnism ige Menge an Ressourcen zu ben tigen, verdammt schwer tun. Diese Monographie ist eine bersichtliche Einf hrung in die DeepMind Learning Machine mit einfacher Theorie.