预测表示:情报的构建块
Wilka Carvalho1, Momchil S Tomov2,3, William de Cothi4
1Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University, Cambridge, MA 02134, U.S.A. wcarvalho92@gmail.com.
预测性表示,就像继任者表示一样,对于适应性行为和智力至关重要. 这篇评论将强化学习理论与认知神经科学联系起来,强调它们在大脑功能中的作用.
科学领域:
- 认知神经科学 认知神经科学
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 强化学习是一种强化学习.
背景情况:
- 适应性行为依赖于预测未来事件.
- 强化学习理论为理解有用的预测表示及其计算提供了一个框架.
- 现有的研究涵盖了工程应用和认知/神经科学模型.
研究的目的:
- 审查和整合强化学习的理论概念与认知和神经科学中的经验发现.
- 突出预测表示的作用,特别是继任者表示,在智能系统和大脑功能.
主要方法:
- 文学评论将强化学习理论与认知和神经科学研究相结合.
- 专注于继承者表示及其概括.
主要成果:
- 继任者表示及其扩展被确定为关键预测表示.
- 这些表征具有双重作用,作为工程工具和大脑功能模型.
- 观察到理论和实证工作之间的融合.
结论:
- 特定类型的预测表示,以继任者表示为例,对智力至关重要.
- 这些表示作为智能行为的多功能构建块.
- 强化学习与神经科学的整合为预测处理提供了一个统一的视角.
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