jogos que nao precisam do flash player
$1902
jogos que nao precisam do flash player,Explore a Sala de Transmissão Esportiva da Hostess Bonita, Onde Cada Evento Se Torna uma Experiência Imperdível de Adrenalina e Emoção..Outros pesquisadores exploraram a possibilidade de gerar comportamentos complexos por meio do aprendizado de preferências. Em vez de fornecer demonstrações de especialistas, os classificadores humanos fornecem ''feedback'' sobre qual dos dois ou mais comportamentos da IA eles preferem. Então, um modelo auxiliar é treinado para prever qual será o ''feedback'' humano para novos comportamentos. Pesquisadores da OpenAI usaram essa abordagem para ensinar um agente a executar uma cambalhota em menos de uma hora de avaliação, uma manobra que teria sido difícil de demonstrar. O aprendizado de preferências também tem sido uma ferramenta importante para sistemas de recomendação, para pesquisas na web e para a recuperação de informações. No entanto, um desafio é o ''proxy gaming'': o modelo auxiliar pode não representar perfeitamente o ''feedback'' humano e o modelo principal pode explorar esse descompasso.,O trabalho em supervisão escalável ocorre, em grande parte, dentro de formalismos como POMDPs (do inglês, ''partially observable Markov decision processes, "''processos de decisão de Markov parcialmente observáveis"). Os formalismos existentes assumem que o algoritmo do agente é executado fora do ambiente (ou seja, não está fisicamente contido nele). A agência embutida é outra importante linha de pesquisa que tenta resolver problemas decorrentes da incompatibilidade entre tais estruturas teóricas e agentes reais que possamos construir. Por exemplo, mesmo que o problema da supervisão escalável seja resolvido, um agente capaz de obter acesso ao computador em que está sendo executado ainda pode ter um incentivo para adulterar sua função de recompensa a fim de obter muito mais recompensa do que seus supervisores humanos o dão. Uma lista de exemplos de ''specification gaming'' da pesquisadora da DeepMind Victoria Krakovna inclui um algoritmo genético que aprendeu a excluir o arquivo contendo a resposta ideal para que fosse recompensado por não produzir nada. Essa classe de problemas foi formalizada usando diagramas causais de incentivo. Pesquisadores de Oxford e da DeepMind argumentaram que tal comportamento problemático é muito provável em sistemas avançados, e que sistemas avançados buscariam poder para manter controle sobre seu sinal de recompensa indefinidamente e garantidamente. Eles sugerem uma série de abordagens potenciais para resolver esse problema em aberto..
- SKU: 106
- Danh mục: bingo em ks
- Tags: estações do ano 2025
Descrever
jogos que nao precisam do flash player,Explore a Sala de Transmissão Esportiva da Hostess Bonita, Onde Cada Evento Se Torna uma Experiência Imperdível de Adrenalina e Emoção..Outros pesquisadores exploraram a possibilidade de gerar comportamentos complexos por meio do aprendizado de preferências. Em vez de fornecer demonstrações de especialistas, os classificadores humanos fornecem ''feedback'' sobre qual dos dois ou mais comportamentos da IA eles preferem. Então, um modelo auxiliar é treinado para prever qual será o ''feedback'' humano para novos comportamentos. Pesquisadores da OpenAI usaram essa abordagem para ensinar um agente a executar uma cambalhota em menos de uma hora de avaliação, uma manobra que teria sido difícil de demonstrar. O aprendizado de preferências também tem sido uma ferramenta importante para sistemas de recomendação, para pesquisas na web e para a recuperação de informações. No entanto, um desafio é o ''proxy gaming'': o modelo auxiliar pode não representar perfeitamente o ''feedback'' humano e o modelo principal pode explorar esse descompasso.,O trabalho em supervisão escalável ocorre, em grande parte, dentro de formalismos como POMDPs (do inglês, ''partially observable Markov decision processes, "''processos de decisão de Markov parcialmente observáveis"). Os formalismos existentes assumem que o algoritmo do agente é executado fora do ambiente (ou seja, não está fisicamente contido nele). A agência embutida é outra importante linha de pesquisa que tenta resolver problemas decorrentes da incompatibilidade entre tais estruturas teóricas e agentes reais que possamos construir. Por exemplo, mesmo que o problema da supervisão escalável seja resolvido, um agente capaz de obter acesso ao computador em que está sendo executado ainda pode ter um incentivo para adulterar sua função de recompensa a fim de obter muito mais recompensa do que seus supervisores humanos o dão. Uma lista de exemplos de ''specification gaming'' da pesquisadora da DeepMind Victoria Krakovna inclui um algoritmo genético que aprendeu a excluir o arquivo contendo a resposta ideal para que fosse recompensado por não produzir nada. Essa classe de problemas foi formalizada usando diagramas causais de incentivo. Pesquisadores de Oxford e da DeepMind argumentaram que tal comportamento problemático é muito provável em sistemas avançados, e que sistemas avançados buscariam poder para manter controle sobre seu sinal de recompensa indefinidamente e garantidamente. Eles sugerem uma série de abordagens potenciais para resolver esse problema em aberto..
