I detta dokument behandlas det allmänna problemet med att förstärka inlärningen (RL) i delvis observerbara miljöer. Under 2013 lärde sig våra stora RL-recidiverande neurala nätverk (RNN) från grunden att köra simulerade bilar från högdimensionell videoingång. Men verkliga hjärnor är starkare på många sätt. I synnerhet lär de sig en prediktiv modell av sin till en början okända miljö och använder den på något sätt för abstrakt (t.ex. hierarkisk) planering och resonemang. Vägledd av algoritmisk informationsteori beskriver vi RNN-baserade AIs (RNNAIs) utformade för att göra samma sak. En sådan RNNAI kan tränas på oändliga sekvenser av uppgifter, några av dem tillhandahålls av användaren, andra uppfann av RNNAI själv på ett märkligt, lekfullt sätt, för att förbättra sin RNN-baserade världsmodell. Till skillnad från våra tidigare modellbyggande RNN-baserade RL-maskiner som går tillbaka till 1990, lär sig RNNAI att aktivt ifrågasätta sin modell för abstrakt resonemang och planering och beslutsfattande, i huvudsak "lära sig att tänka". De grundläggande idéerna i denna rapport kan tillämpas på många andra fall där ett RNN-liknande system utnyttjar det algoritmiska informationsinnehållet i ett annat. De är hämtade från ett bidragsförslag som lämnades in hösten 2014 och förklarar även begrepp som "mirrorneuroner". Experimentella resultat kommer att beskrivas i separata dokument.
En nyare artikel kallad Learning to Think REF ) presenterade ett enande ramarbete för att bygga en RNN-baserad allmän problemlösare som kan lära sig en världsmodell av sin miljö och också lära sig att resonera om framtiden med hjälp av denna modell.
On Learning to Think: Algorithmic Information Theory for Novel Combinations of Reinforcement Learning Controllers and Recurrent Neural World Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}