Pourquoi ? Au contraire, faire jouer à différent jeux et avoir différentes interactions permet probablement de se sortir de minima locaux dans nos stratégies développées sur un seul jeu.
Non, car en gros, pour apprendre deux fois plus de choses, il faut deux fois plus de temps (et de données). Un apprentissage se fait a détriment de l'autre.
Et même si tu avais la possibilité d'entraîner deux modèles en même temps pour résoudre deux problèmes différents, il faudrait je pense en entraîner un troisième qui les combine pour apprendre comment ils peuvent intéragir. Et ça, c'est probablement du temps passé à ne pas améliorer les capacités brutes de résolution du problème initial. Pour un problème bien défini comme le go, je pense que c'est préférable de ne faire que du go, sans perdre de temps à apprendre à faire du vélo.
[^] # Re: Bêtise naturelle
Posté par Axioplase ıɥs∀ (site web personnel) . En réponse au journal "Intelligence artificielle", vraiment?. Évalué à 2.
Non, car en gros, pour apprendre deux fois plus de choses, il faut deux fois plus de temps (et de données). Un apprentissage se fait a détriment de l'autre.
Et même si tu avais la possibilité d'entraîner deux modèles en même temps pour résoudre deux problèmes différents, il faudrait je pense en entraîner un troisième qui les combine pour apprendre comment ils peuvent intéragir. Et ça, c'est probablement du temps passé à ne pas améliorer les capacités brutes de résolution du problème initial. Pour un problème bien défini comme le go, je pense que c'est préférable de ne faire que du go, sans perdre de temps à apprendre à faire du vélo.