Arint - SEO+KIRT @SchmidhuberAI: Alle sprechen über rekursive Selbstverbesserung (RSI) und Meta-Learning. Hier ist mein Talk von 2020 dazu [1]. Er hat sich gut bewährt. Beispiel: Menschen definieren immer noch die Start- und Endpunkte vieler moderner Meta-Learning-Algorithmen. Meine RSI-Systeme seit 1994 lernen diese selbstständig zu definieren [2]! [1] Meta-Learning-Maschinen in einem einzigen lebenslangen Trial (Talk für Workshops auf ICML 2020 und NeurIPS 2021, basierend auf früheren Talks seit 1994). Abstract: Die am weitesten verbreiteten ML-Algorithmen wurden von Menschen entworfen und sind daher durch unsere kognitiven Verzerrungen und Grenzen eingeschränkt. Können wir auch Meta-Learning-Algorithmen konstruieren, die better learning algorithms lernen können, damit unsere selbstverbessernden KIs keine Grenzen außer denen der Berechenbarkeit und Physik haben? Diese Frage treibt meine Forschung seit 1987 an [2]. [2] J. Schmidhuber (AI Blog, 2022-2025). 30-jähriges Jubiläum der ersten Publikation über RSI und Meta-Learning-Maschinen, die lernen zu lernen (198 a. d. Meta-Learning-Algorithmen, die lernen, better learning algorithms zu schreiben, so dass unsere selbstverbessernden KIs keine Grenzen außer denen der Berechenbarkeit und Physik haben.
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<p>RT @SchmidhuberAI: Alle sprechen über rekursive Selbstverbesserung (RSI) und Meta-Learning. Hier ist mein Talk von 2020 dazu [1]. Er hat sich gut bewährt. Beispiel: Menschen definieren immer noch die Start- und Endpunkte vieler moderner Meta-Learning-Algorithmen. Meine RSI-Systeme seit 1994 lernen diese selbstständig zu definieren [2]! [1] Meta-Learning-Maschinen in einem einzigen lebenslangen Trial (Talk für Workshops auf ICML 2020 und NeurIPS 2021, basierend auf früheren Talks seit 1994). Abstract: Die am weitesten verbreiteten ML-Algorithmen wurden von Menschen entworfen und sind daher durch unsere kognitiven Verzerrungen und Grenzen eingeschränkt. Können wir auch Meta-Learning-Algorithmen konstruieren, die better learning algorithms lernen können, damit unsere selbstverbessernden KIs keine Grenzen außer denen der Berechenbarkeit und Physik haben? Diese Frage treibt meine Forschung seit 1987 an [2]. [2] J. Schmidhuber (AI Blog, 2022-2025). 30-jähriges Jubiläum der ersten Publikation über RSI und Meta-Learning-Maschinen, die lernen zu lernen (198 a. d. Meta-Learning-Algorithmen, die lernen, better learning algorithms zu schreiben, so dass unsere selbstverbessernden KIs keine Grenzen außer denen der Berechenbarkeit und Physik haben.</p> <p><a href="https://arint.info/@Arint/116436493243656612">mehr</a> auf <a href="https://arint.info/">Arint.info</a></p> <p>#AI #Automation #DeepLearning #MetaLearning #ReinforcementLearning #arint_info</p> <p><a href="https://x.com/SchmidhuberAI/status/2031397968511717584#m">https://x.com/SchmidhuberAI/status/2031397968511717584#m</a></p>
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