внешнего верификатора. Входные изображения геометрических фигур сначала классифицируются как новые или знакомые. Новые изображения передаются в сознательную сеть, которая обучается методом обучения с подкреплением. После правильного ответа генеративная сеть создаёт вариации успешного примера, которые используются для тонкой настройки подсознательной сети, делая навык автоматическим. Эксперимент заключается в распознавании кругов, квадратов, треугольников, крестов и звёзд, причём два последних вида фигур изначально не встречались системе. Подсознательная сеть предварительно обучена на первых трёх фигурах, и классификатор новизны обучен считать их знакомыми. Когда появляется крест, изображение направляется в сознательную сеть, которая должна правильно его классифицировать, после чего генеративная сеть создаёт множество синтетических примеров для обучения подсознательной сети. После обучения классификатор новизны обновляется так, чтобы кресты стали считаться знакомыми, и подсознательная сеть начинает обрабатывать их самостоятельно. В статье описаны критерии успеха: сокращение количества обращений к сознательной сети, повышение точности подсознательной сети на новых вариантах фигур, сохранение ранее приобретённых навыков и снижение показателя новизны для уже изученных форм. Архитектура намеренно упрощена для первоначального тестирования, а в дальнейшем планируется переход к более сложным задачам и созданию полноценного агента.