reinforcement learning

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Synonyms

reinforcement learning, verstärkendes Lernen

Definitions

Bücher first.

Basic reinforcement learning is a classic machine learning technique inspired by behaviorist psychology, where getting a positive reward increases your tendency to do something again and vice versa.

From Max Tegmark im Buch Life 3.0 (2017) in the text The Near Future: Breakthroughs, Bugs, Laws, Weapons and Jobs

Das verstärkte Lernen (reinforcement learning), findet etwa bei Spielen wie Go statt, bei denen das Netz nicht nach jedem Zug Feedback erhält, sondern erst am Ende des Spiels. In diesem Fall kennt das Netz nur die Spielregeln und das Ziel, muss also einen eigenen Weg finden, um dorthin zu gelangen.

From Gerd Gigerenzer im Buch Klick (2021) in the text Sind selbstfahrende Autos zum Greifen nah?

Beim bestärkenden Lernen lernt das System statt aus Daten durch Interaktion mit seiner Umgebung (typischerweise in einer Computer-Simulation). Das System probiert eigenständig unterschiedliche Lösungswege und erhält aus seiner Umwelt Rückmeldungen (Feedbacks), die ein bestimmtes Vorgehen belohnen oder bestrafen. Dabei wird nicht vorgezeigt, welche Aktion in welcher Situation die beste ist. Vielmehr werden durch wiederholte Handlungen und Rückmeldungen die Auswirkungen von Handlungen in bestimmten Situationen erlernt.

From Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz im Buch Herausforderungen der künstlichen Intelligenz (2019) in the text Anhang 2: Maschinelles Lernen

Comments

Ein Algorithmus, der entwickelt wurde, um Tetris zu spielen, lernte einfach, das Spiel anzuhalten, um eine Niederlage zu vermeiden.

From Gerd Gigerenzer im Buch Klick (2021) in the text Sind selbstfahrende Autos zum Greifen nah?

Reinforcement-Learning-Algorithmen können auch allein anhand von rohen Bilddaten Erfolg versprechende Strategien erlernen. Beispielsweise erlernte das DQN-System‌ von DeepMind 49 verschiedene Atari-Videospiele von Grund auf, darunter Pong, Freeway und Space Invaders‌‌‌‌‌.

From Stuart Russell in the text Natürliche und künstliche Intelligenz

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supervised learning(0.24), unsupervised learning(0.19), RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)(0.09),

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49 References

An AI Learning Hierarchy (Peter J. Denning, Ted G. Lewis)
Artificial Intelligence - A Modern Approach (Stuart Russell, Peter Norvig)
Artificial General Intelligence (Julian Togelius)
Understanding Intelligence (Rolf Pfeifer, Christian Scheier) (1999)
- 5. Neural Networks for Adaptive Behaviour
Deep Learning in Neural Networks - An Overview (Preprint) (Jürgen Schmidhuber) (2015)
Machine Learning - The New AI (Ethem Alpaydin) (2016)
Machine Platform Crowd - Wie wir das Beste aus unserer digitalen Zukunft machen (Andrew McAfee, Erik Brynjolfsson) (2017)
- 3. Maschinen, die fast wie ein Gehirn funktionieren
Life 3.0 - Being Human in the Age of Artificial Intelligence (Max Tegmark) (2017)
- 3. The Near Future: Breakthroughs, Bugs, Laws, Weapons and Jobs
Mastering the game of Go without human knowledge (David Silver, Julian Schrittwieser, Karen Simonyan, Ioannis Antonoglou, Aja Huang, Arthur Guez, Thomas Hubert, Lucas Baker, Matthew Lai, Adrian Bolton, Yutian Chen, Timothy Lillicrap, Fan Hui, Laurent Sifre, George van den Driessche, Thore Graepel, Demis Hassabis) (2017)
Artificial Unintelligence (Meredith Broussard) (2018)
- 7. Machine Learning: The DL on ML
Zuckerbrot und Peitsche - Einer selbst gebauten KI per verstärkendem Lernen beibringen Pong zu spielen (Sebastian Stabinger) (2018)
Wie Maschinen lernen - Künstliche Intelligenz verständlich erklärt (Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf) (2019)
- 3. Maschinelles Lernen - Wie sich Computer an Probleme anpassen (Michael Krause, Elena Natterer)
- 26. Verstärkendes Lernen (Thomas Herrmann, Lars Frederik Peiss)
Herausforderungen der künstlichen Intelligenz - Bericht der interdepartementalen Arbeitsgruppe «Künstliche Intelligenz» an den Bundesrat (Interdepartementale Arbeitsgruppe künstliche Intelligenz) (2019)
- Anhang 2: Maschinelles Lernen
Human Compatible - Künstliche Intelligenz und wie der Mensch die Kontrolle über superintelligente Maschinen behält (Stuart Russell) (2020)
- 2. Natürliche und künstliche Intelligenz
- 3. Mögliche Fortschritte in der KI
Jahrbuch Medienpädagogik 17 - Lernen mit und über Medien in einer digitalen Welt (Klaus Rummler, Ilka Koppel, Sandra Aßmann, Patrick Bettinger, Karsten D. Wolf) (2020)
- Big Data als datenbasierte Programmierung (Christian Swertz) (2020)
AI Assistants (Roberto Pieraccini) (2021)
Data, Knowledge, and Computation (Christian Igel) (2021)
Klick - Wie wir in einer digitalen Welt die Kontrolle behalten und die richtigen Entscheidungen treffen (Gerd Gigerenzer) (2021)
- 4. Sind selbstfahrende Autos zum Greifen nah?
CT 2.0 (Matti Tedre, Peter J. Denning, Tapani Toivonen) (2021)
Machine Learning for Teachers - Evaluation und Entwicklung von Lehr- und Lernmaterialien zum Thema Künstliche Intelligenz für Lehrpersonen ab Sekundarstufe 1 (Thomas Zurfluh) (2022)
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Übersicht zu ChatGPT im Kontext Hochschullehre (Gunda Mohr, Gabi Reinmann, Nadia Blüthmann, Eileen Lübcke, Moritz Kreinsen) (2023)
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