リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

産業オートメーションを推進する生涯機械学習ベースのインテリジェントロボット/ソフトボット

エムダッド・カーン

完全に機能するロボット/ソフトボット (インテリジェント エージェント) には、人間の自己学習、認知知能、知識の創造、経験からの学習、学習内容の決定などの学習および意思決定能力のほとんどが必要です。既存の機械学習 (ML) アルゴリズムは、孤立学習が主流です (たとえば、教師あり学習では、ドメイン内の特定のタスクの特定のデータセットを使用して、回帰または分類用に ML をトレーニングします)。このようなシステムの一般化機能は、トレーニングに使用されるデータ、タスク、ドメインに密接に関連しているため、範囲が限られています (ただし、一部のアプリケーションでは転移学習がかなり役立ちます)。ただし、このようなシステムは知識を生み出さず、タスクやドメインを超えて以前の知識や経験から学習することはできません。ただし、最近、生涯機械学習 (LML) に役立つ優れた研究が行われています。つまり、学習した内容から知識を生み出し、その知識を使用してさらに学習し、人間のようにプロセスを繰り返すことができます。ただし、このような方法では、知識創造にアルゴリズムと統計のアプローチを使用しますが、これは拡張性が低く、人間のような学習をモデル化する柔軟性に欠けます。これにより、既存の数値データ駆動型 ML システムで LML 機能が効果的に有効化され、非構造化データを使用する LML システムとうまく統合され、完全に人間のような LML ベースのインテリジェント システムが実現します。