Самообучение искусственного интеллекта называется обучением с подкреплением. Это метод обучения, при котором агент, находясь в определенном окружении, принимает решения и выполняет действия, чтобы минимизировать получаемую награду. Агенту не сообщается, какие действия ему следует предпринимать, а он самостоятельно исследует и экспериментирует с окружающей средой, чтобы научиться принимать оптимальные решения.
Этот процесс напоминает способ, которым дети учатся в мире - метод проб и ошибок. Агент получает обратную связь от окружающей среды в форме награды или наказания за свои действия, и, анализируя эту информацию, пытается выбирать оптимальные действия для достижения поставленной цели.
Одним из наиболее известных примеров самообучения искусственного интеллекта является обучение компьютерных программ игре в шахматы или го. При таком обучении агент самостоятельно играет с собой множество партий, и, анализируя свои действия и результаты партий, улучшает свои стратегии и тактики.
Таким образом, самообучение искусственного интеллекта позволяет агенту самостоятельно находить оптимальные решения в сложной среде и добиваться поставленных целей без четких инструкций от разработчиков.