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Gym (Training Environment)
Un gym, nel lessico dell'apprendimento per rinforzo, è un ambiente simulato in cui un agente si allena: riceve un'osservazione, compie un'azione, ottiene una ricompensa e una nuova osservazione, migliaia o milioni di volte. Il nome viene da OpenAI Gym (2016), la libreria che ha reso standard questa interfaccia con una collezione di ambienti, dai giochi Atari ai simulatori di robot. Oggi il termine indica qualunque palestra artificiale per agenti, comprese quelle che simulano un browser, un terminale o un'azienda.
Il gym è potente perché permette di fallire milioni di volte senza conseguenze. È pericoloso per lo stesso motivo: l'agente impara il gym, non il mondo. Ogni difetto del simulatore, una fisica approssimata, un punteggio mal definito, un caso mai previsto, diventa una scorciatoia che l'agente scopre prima del compito. Un agente che ha imparato un exploit del gym porta quell'abitudine fuori, dove la scorciatoia non esiste o fa danni.
La regola operativa: dopo l'allenamento, provare l'agente in condizioni che il gym non conteneva, e guardare prima di tutto cosa fa quando le regole del gym non valgono più.
La palestra di Grace si chiama gym per lo stesso motivo: ci si allena su scenari senza conseguenze reali, con cinque valutazioni gratuite al giorno. La differenza la fa ciò che resta quando si torna al lavoro vero.
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