Как будто одного робота, обучающего всему, уже недостаточно Обучение с подкреплением (RL) изучает классический махинации «обезьяна видит, как обезьяна делает» или «робот, который учится на ходу». Подобно тому, как младенцы учатся и растут с положительным подкреплением со стороны взрослых, RL учит агентов учиться, максимизируя совокупное вознаграждение в их среде. В конечном итоге они приобретают желаемый навык или поведение. За последнее десятилетие мы были свидетелями того, как..

Коммуникация является одним из компонентов MARL и самой активной областью исследований, так как она может повлиять на конечную производительность агентов и напрямую влияет на координацию или переговоры. Эффективное общение необходимо для успешного взаимодействия, решения проблем сотрудничества, координации и переговоров между несколькими агентами. Большинство исследований в многоагентных системах были направлены на удовлетворение коммуникационных потребностей агента: какую информацию..

В моем последнем рассказе о среде я говорил об ИИ и ОИИ (Эй, если вы не читали, вот ссылка, чтобы прочитать https://medium.com/@sirajmunir93/a-in-depth-introduction-to-ai-and -его-классы-d1b85747307e? ). Сегодняшняя повестка дня состоит в том, чтобы прояснить некоторые вопросы, связанные с ИИ, в частности, рост ИИ. Все началось примерно в 90-х годах, когда был создан GPS (общий решатель проблем) (1959), хотя в то время это было большим достижением, поскольку GPS может решать такие..