Alltagsverstandsschließen für Verstärkungslernen

Die Anwendung von Alltagsvernunft im Bereich des Reinforcement Learnings (RL), als Alltagsvernunft für RL bezeichnet, beinhaltet die Ausstattung von RL-Agenten mit Vernunftfähigkeiten, die auf menschlichem Alltagswissen basieren. Dies ermöglicht es den Agenten, in komplexen und dynamischen Umgebungen rationalere und effizientere Entscheidungen zu treffen. Das Ziel ist es, das Verständnis und die Generalisierungsfähigkeiten der RL-Agenten durch die Integration von Alltagswissensdatenbanken und Vernunftalgorithmen zu verbessern, um so eine bessere Anpassungsfähigkeit und Robustheit in praktischen Anwendungsszenarien zu erreichen.