Projektive Simulation für künstliche Intelligenz

Wir schlagen ein Modell eines lernenden Agenten vor, dessen Interaktion mit der Umgebung durch eine simulationsbasierte Projektion geregelt wird, die es dem Agenten ermöglicht, sich in zukünftige Situationen zu projizieren, bevor er tatsächliche Maßnahmen ergreift. Projektive Simulation basiert auf einem zufälligen Spaziergang durch ein Netzwerk von Clips, die elementare Ausschnitte episodischen Gedächtnisses sind. Das Netzwerk der Clips ändert sich dynamisch, sowohl aufgrund neuer sensorischer Eingaben als auch aufgrund bestimmter kompositorischer Prinzipien des Simulationsprozesses. Während der Simulation werden die Clips auf spezifische Merkmale überprüft, die faktische Maßnahmen des Agenten auslösen. Das Schema unterscheidet sich von anderen, rechnerischen Auffassungen von Simulation und bietet ein neues Element in einem verkörperten kognitiven Wissenschaftsansatz zu intelligentem Handeln und Lernen. Unser Modell bietet einen natürlichen Weg zur Generalisierung auf quantenmechanische Operationen und verbindet die Bereiche Verstärkungslernen und Quantenberechnung.