汎化

汎化（Generalization）とは、機械学習において、訓練データには含まれていない未知のデータや新しい環境に対して、モデルが正しく予測や行動を行える能力を指します。AIが特定のデータに過剰に適合してしまう「過学習」を防ぎ、いかに幅広い状況に対応できるかが、実用的なAI開発における重要な指標となります。SIMA 2においては、あるゲームで学んだ「収穫」などの概念を、別の未知のゲームでの「採掘」に応用できるといった、抽象的な概念の転移能力として示されています。