En av de största utmaningarna inom området förkroppsligad artificiell intelligens är den öppna slutet autonom inlärning av komplexa beteenden. Vår strategi är att använda uppgiftsoberoende, informationsdrivna inneboende motivation(er) för att stödja uppgiftsberoende lärande. Det arbete som presenteras här är ett preliminärt steg där vi undersöker prediktiv information (den ömsesidiga informationen om det förflutna och framtiden för sensorströmmen) som en inneboende enhet, helst stöd för någon form av uppgift förvärv. Tidigare experiment har visat att prediktiv information (PI) är en bra kandidat för att stödja autonom, öppen inlärning av komplexa beteenden, eftersom en maximering av PI motsvarar en undersökning av morfologi-och miljöberoende beteenderegler. Tanken är att dessa regler sedan kan utnyttjas för att lösa varje given uppgift. Tre olika experiment presenteras och deras resultat leder till slutsatsen att den linjära kombinationen av ett steg PI med en extern belöningsfunktion inte generellt rekommenderas i en episodisk policy gradient inställning. Endast för svåra uppgifter en stor hastighet-upp kan uppnås på bekostnad av en asymptotic prestanda förlorade. Nyckelord: informationsdriven självorganisering, prediktiv information, förstärkning lärande, förkroppsligade artificiell intelligens, förkroppsligade maskininlärning www.flightsin.org November 2013  på volym 4  på Article 801  på 1 Zahedi et al. Ettstegs PI och episodisk RL
REF studerade den prediktiva informationen som ett komplement till en extrinsisk uppgiftsrelaterad belöning.
Linear combination of one-step predictive information with an external reward in an episodic policy gradient setting: a critical analysis
{'venue': 'Front. Psychol.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}