СОЗДАНИЕ АГЕНТА НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ ТЕМПОРАЛЬНОЙ ПАМЯТИ

Канонир Георгий

Современные методы обучения с подкреплением имеют ряд ограничений, наложенных использующейся парадигмой искусственных нейронных сетей с точечной моделью нейрона. Использование последних достижений нейронаук в рамках новой теории интеллекта — «теории тысячи мозгов» (The Thousand Brains Theory of Intelligence), а также применение модели «иерархической темпоральной памяти» (Hierarchical Temporal Memory, HTM), частично реализующей данную теорию в виде модели машинного обучения, имеют потенциал как для развития уже устоявшихся методов обучения с подкреплением, так и для создания новых подходов решения этой задачи. Целью данной работы является предложение и анализ концептуальной идеи для создания агента на основе данной модели, позволяя осуществить эту задачу наиболее естественно, т.е. на основе её основополагающих структурных и функциональных принципов, и без особых требований к сигналу вознаграждений.

Ключевые слова:биологически-правдоподобные методы машинного обучения, обучение с подкреплением, иерархическая темпоральная память