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定義-価値学習問題とはどういう意味ですか？
価値学習の問題は、機械学習と人工知能技術の開発における特定の基本的な問題であり、人間とコンピューターの違い、およびそれらの考え方に対処します。
一言で言えば、価値学習の問題は、コンピュータが「データ」と「ポリシー」の観点から「価値」を判断するのがどれだけ難しいか、機械学習ネットワークでどのように行動するか、プログラマがどのように最適化できるかということに基づいていますプログラムは、作成時に元の意図に一致するように動作します。
Techopediaは価値学習の問題を説明します
価値学習の問題の鍵は、プログラマーが意図した価値を実行する機械学習プログラムを作成できることが非常に重要であることです。 ただし、catch-22は、プログラム自体の学習を妨げる方法で値を明示的に指定できないことです。
機械学習技術の「収 '」を価値データに焦点を当てた成功として語ることがありますが、価値学習の問題はいくつかの点で少し異なります。 これは、機械学習プログラムに、スペルアウトするだけでなく、MLを実行する決定論的な方法ではなく、必要なものを示すための中核的な方法が必要だという考えです。
たとえば、機械学習プログラムが刺激に対する肯定的な人間の反応を示す入力のストレージセットを持つ可能性があることを示唆する価値学習問題に関するこの論文を取り上げます。 価値学習の問題に対するこれらのタイプのアドレスを読むと、修正が容易ではない機械学習に大きなギャップがあることが明らかになります。基本的に、人々は本当に人間のように考えることができる機械をどのように作成しますか？ これを説明するもう1つの方法は、価値学習の問題が人間としての考え方の中心になり、思考が常に暗黙の入力に基づいているわけではないということです。
コンピューターが人間の方法でチェスをすることを学んだり、困難な数学の問題を解決することで私たちを追い越すことができるとしても、コンピューターが私たちの直観、本能、社会的志向、そして最も深い倫理的価値をモデル化することは、高い秩序です。 専門家は、価値学習プログラムが機械学習技術の開発の中心であり続けることを期待できます。
