Я отношусь к искусственному интеллекту с большой настороженностью. То количество ошибок, которые выдают системы при ответе даже на элементарные вопросы - оно просто поражает. Но меня сейчас волнует даже не это, а то способен ли искусственный интеллект обучаться на своих же ошибках. И здесь мне понадобится ваша помощь, так что предлагаю провести совместное исследование ) Коротко о том, как родилась эта публикация. Сегодня я написал статью про то, что 29 сентября 1907 года на улицы Петербурга вышли трамваи...

Когда ребенок учится кататься на велосипеде, он пробует, падает, встает и снова пробует. Постепенно он начинает делать меньше ошибок, пока не научится держать равновесие. Точно так же работает обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — метод машинного обучения, который помогает искусственному интеллекту (ИИ) принимать оптимальные решения на основе проб и ошибок. Представьте, что ИИ — это ребенок, а его «учитель» — компьютерная программа. Она ставит задачу (например, пройти лабиринт) и награждает ИИ за правильные шаги или штрафует за ошибки...