通过创造力进行人工智能泛化

人工智能系统无法将先前的学习推广到新环境。相反，创造力是人类与生俱来的特质：他们有能力将以前的经历映射到新的情况。

受人类这种能力的启发，arXiv.org 上最近的一篇论文介绍了一种深度强化学习理论模型，旨在使人工代理能够学习异构、可概括的概念并传递关系信息。

新模型构建了一个分层概念空间，其中包括对象、可供性以及它们之间的关系表示。当检索到的概念未能产生令人满意的结果时，可以重新组合概念以形成新的概念表示并在相同的强化学习设置中进行验证。上述关系级别与奖励一起编码为抽象概念状态。该信息为代理提供了一个概念的多个视图，允许在任务和目标之间转移学习。