The Evolution theory of Learning: From Natural Selection to Reinforcement Learning

要約

進化は、私たちが住む生物学的世界を形作る基本的なプロセスであり、強化学習は、環境から学習するインテリジェントなエージェントを開発するために人工知能で使用される強力なツールです。
近年、研究者らはこれら 2 つの一見異なる分野の関係を調査し、これまで考えられていたよりも密接に関連しているという説得力のある証拠を発見しました。
この論文では、これらの関連性とその意味を検証し、進化と進化システムにおけるフィードバックの役割についての理解を強化するための強化学習原理の可能性を強調します。

要約(オリジナル)

Evolution is a fundamental process that shapes the biological world we inhabit, and reinforcement learning is a powerful tool used in artificial intelligence to develop intelligent agents that learn from their environment. In recent years, researchers have explored the connections between these two seemingly distinct fields, and have found compelling evidence that they are more closely related than previously thought. This paper examines these connections and their implications, highlighting the potential for reinforcement learning principles to enhance our understanding of evolution and the role of feedback in evolutionary systems.

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