São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa em machine learning avança com a proposta da teoria de AIXI, que combina indução de Solomonoff e teoria da decisão, possibilitando a modelagem de agentes universais que otimizam ações com base em recompensas esperadas.
Arquitetura de modelo
A teoria AIXI, desenvolvida por Marcus Hutter, integra a indução de Solomonoff com a teoria da decisão e aprendizado por reforço. O agente AIXI interage com ambientes computáveis, otimizando a escolha de ações que maximizem a recompensa esperada. AIXI representa um agente ideal, projetado para lidar com incertezas em ambientes variados.
“O AIXI integra indução com decisões sequenciais permitindo um aprendizado mais eficiente e um fenômeno universal.”
(“AIXI integrates induction with sequential decisions allowing more efficient learning and a universal phenomenon.”)
— Marcus Hutter, Pesquisador, Universidade de Tecnologias Avançadas
Treinamento e otimização
O AIXI realiza uma previsão probabilística dos pares de observação e recompensa com base nas ações tomadas anteriormente. Essa abordagem é acoplada à mistura universal, que acumula a distribuição preditiva do ambiente. A soma dos produtos das probabilidades de retorno é avaliada para determinar a ação ideal. Em um cenário de aprendizado por reforço, a AIXI não apenas maximiza recompensas teóricas, mas também implementa métodos práticos de inferência para coletar dados em ambientes dinâmicos.
Resultados e métricas
Apesar de suas promessas, a teoria AIXI enfrenta desafios em implementabilidade devido à complexidade computacional do cálculo da prioridade universal e da indução de Solomonoff, que são consideradas não computáveis. Modelos como AIXItl oferecem aproximações, restringindo a quantidade de etapas temporais e bits, embora ainda lutem contra a explosão combinatória de possibilidades de ambientes. “Modelos alternativos que utilizam heurísticas e métodos de amostragem como o Monte Carlo Tree Search estão se destacando no campo.”
(“Alternative models using heuristics and sampling methods like Monte Carlo Tree Search are gaining traction in the field.”)
— Especialista em IA, Centro de Pesquisas de Inteligência Artificial
As aplicações práticas do AIXI abrangem desde sistemas autônomos até otimização de processos em ambientes industriais. À medida que a pesquisa avança, a combinação de AIXI com técnicas de aprendizado de máquina poderá proporcionar agentes mais robustos e adaptáveis às complexidades do mundo real.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
