| 概念 | 定義 | 例子 |
|---|---|---|
| 操作制約 | 個體對刺激產生反應，並獲得增強物，進而影響日後對該刺激的反應機率 | 老鼠按下按鈕獲得食物，增加按下按鈕的頻率 |
| 增強物 | 能增加個體反應機率的物品或事件 | 食物、讚美、好成績 |
| 正向增強 | 呈現滿足個體的刺激，提高反應機率 | 獲得食物後，增加追求食物的行為 |
| 負向增強 | 撤除個體厭惡的刺激，提高反應機率 | 避免懲罰而按時完成作業 |
| 正向懲罰 | 呈現個體厭惡的刺激，降低反應機率 | 違規獲得懲罰，減少違規行為 |
| 負向懲罰 | 撤除滿足個體的刺激，降低反應機率 | 失去獎勵而停止學習 |
| 增強 | 增強物和反應之間的關聯，提高反應機率 | 獲得稱讚後，持續努力表現 |
| 行為改變術 | 利用次級增強物改變行為的技術 | 獲得點數兑換獎勵，增加特定行為頻率 |
| 迴避學習 | 為了逃避懲罰而產生新反應 | 逃避寫作業的懲罰，而逃學 |
| 類化 | 對相似刺激的反應連結 | 將擤鼻涕行為類化到使用衣袖 |
| 區別 | 對不同刺激的反應區分 | 區分衞生紙和衣袖的使用場合 |
| 消弱 | 反應與結果連結消失，降低反應機率 | 反覆拉拉桿不再出現食物，減少拉拉桿的頻率 |
| 自然恢復 | 連結消失後再度重複反應，期待結果出現 | 老鼠在未獲得食物後，仍試圖拉拉桿 |
| 行為的塑形 | 逐漸接近學習目標的動作訓練 | 海豚訓練跳躍的逐步分解動作 |
| 酬賞時制 | 設計好的獎勵機制 | 連續獎勵、間歇獎勵 |
類化作用：在人工智慧中模擬大腦的學習過程
類化作用定義
類化作用是指學習系統可以將從一個任務或環境中學到的知識和技能，自動應用到其他相關任務或環境的能力。換句話説，類化作用是一種將過去經驗泛化到新情境的能力。
類化作用機制
類化作用的實現需要以下特徵：
| 特徵 | 描述 |
|---|---|
| 表徵學習 | 從輸入資料中抽取資訊性表徵 |
| 相似性測量 | 將不同表徵之間的相似性量化 |
| 傳遞機制 | 在不同任務或環境之間轉移知識 |
分類和示例
類化作用可分為：
| 類型 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| 前向類化 | 在原任務學到的知識應用於新任務 | 用於機器翻譯 |
| 反向類化 | 在新任務學到的知識改善原任務表現 | 用於醫療影像分析 |
| 雙向類化 | 知識在兩個相關任務之間相互傳遞 | 用於推薦系統 |
類化作用優點
- 高效學習：避免重複學習，節省時間和資源。
- 泛化能力強：在未知或新的情境中表現良好。
- 提升表現：將來自不同任務的知識結合，改善總體表現。
實作方法
實作類化作用的方法包括：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| 表徵學習模型 | 如自編碼器、圖神經網路 |
| 相似性測量 | 如餘弦相似度、歐式距離 |
| 傳遞機制 | 如多任務學習、知識蒸餾 |
應用實例
類化作用廣泛應用於各種領域，包括：
- 自然語言處理
- 電腦視覺
- 推薦系統
- 醫療保健
挑戰和未來的研究方向
類化作用面臨的挑戰包括：
- 遺忘問題：當學習新知識時，可能會遺忘舊知識。
- 負面轉移：學到的知識在某些任務中可能是有害的。
- 特殊性困境：對於非常特定的任務，類化作用可能是有限的。
未來的研究方向包括：
- 提升類化作用的穩定性
- 發現知識轉移的最佳策略
- 為特殊任務設計類化作用機制
結論
類化作用是人工智慧中一種關鍵能力，它能使系統將知識和技能從一個任務或環境轉移到另一個相關的任務或環境中。這可以顯著提高學習效率、泛化能力和整體表現。透過持續的研究和創新，類化作用有望在未來進一步擴展其應用範圍和影響力。