Искусственный интеллект google deepmind получил «ускоритель» процесса обучения

Искусственный интеллект google deepmind получил «ускоритель» процесса обучения

Как гласит народная мудрость, «ученье свет, а неученье тьма». По всей видимости, этого же принципа придерживаются и эксперты компании Гугл, важные за развитие DeepMind. Им, вероятнее, показалось, что ИИ не хватает скоро усваивает новую данные и получает новые навыки, исходя из этого они создали метод, ускоряющий процессы распознавания, систематизации и узнавания новых знаний.

«Ускоритель» стал называться UNREAL (Unsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning), и его работа уже прошла успешную серию тестов на более чем 50 играх для компьютера Atari и среде трехмерного лабиринта Labyrinth, складывающейся из 13 уровней. Один из авторов разработки UNREAL Лиам Танг показывает:

«В базу работы метода были заложены те же самообучения и самые принципы познавания, каковые в свое время разрешили неестественному интеллекту одержать победу над Ли Сеголем, мировым чемпионом по старой китайской игре го. Отечественные самообучаемые совокупности уже добились больших удач в игре го и в играх для ветхих компьютеров. Но на их подготовку, последующее самообучение и первоначальное обучение тратится через чур много времени».

Ускорение процесса обучения было достигнуто за счет внедрения двух инновационных моментов. Во первых, был поменян подход, несущий ответственность за изучение того, как те либо иные действия взаимодействуют с отображаемым на экране.

В случае если раньше в ходе обучения DeepMind обучался прогнозировать, к чему может привести то либо иное воздействие, то на данный момент ИИ будет основываться на прошлом опыте и с похожими по особенностям объектами (скажем, с грушей и яблоком), уже не требуется будет проводить так много времени на изучение. Свойства одного будут экстраполироваться на особенности другого, дополняясь в том месте, где имеется большие различия.

Вторая разработка основана на возможности повторного анализа уже случившихся обстановок, на протяжении которых совокупностью был куплен тот либо другой опыт. Наряду с этим совокупность может вспоминать и те моменты, в то время, когда ей был взят отрицательный итог, что оказывает помощь избежать тех же неточностей в новых обстановках.

«на данный момент отечественный ИИ обыгрывает среднестатистического человека на 880 процентов в несложных компьютерных играх. А при ответе более непростых задач в трехмерном лабиринте он показывает 10-кратное среднее скорости и увеличение самообучения 87-процентное превосходство над человеком, демонстрируя в кое-какие моменты времени воистину сверхчеловеческие возможности».

В недалеком будущем разработчики собираются адаптировать UNREAL к действиям в более сложной окружающей среде, нежели компьютерные игры и трехмерные лабиринты, что разрешит применять быстрообучаемые совокупности ИИ в реальности для ответа множества задач. Ознакомиться с работой метода возможно посредством видео, дешёвого ниже.

ИИ научил себя ходить! > ИИ Google DeepMind

Статьи, которые будут Вам интересны: