Искусственный ум Гугл DeepMind получил «ускоритель» процесса обучения

    Как только говорит народная мудрость, «ученье свет, а уж неученье тьма». Зримо, сего же принципа придерживаются и спецы предприятия Гугл, ответственные за развитие DeepMind. Им же, вероятнее всего, показалось, что ИИ недостаточно резво усваивает новейшую информацию и приобретает новейшие способности, потому они разработали метод, ускоряющий процессы определения, узнавания и классификации новеньких познаний.

    «Ускоритель» получил заглавие UNREAL (Unsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning), и его работа уже прошла успешную серию экспериментов на наиболее чем 50 играх для компа Atari и среде трехмерного лабиринта Labyrinth, состоящей из 13 уровней. Один из создателей технологии UNREAL Лиам Танг показывает:

    «В базу работы метода были заложены те самые самые принципы познавания и самообучения, кои в свое время дозволили искусственному уму одержать победу над Ли Сеголем, мировым фаворитом по древнейшей китайской игре го. Наши самообучаемые системы уже достигнули изрядных фурроров в игре го и в играх для древних компов. Но на них подготовку, первоначальное обучение и следующее самообучение тратится очень не мало времени».

    Увеличение скорости процесса обучения существовало достигнуто за счет применения двух инноваторских моментов. Во первых, был модифицирован подход, отвечающий за исследование тамошнего, как только те самый либо другие деяния ведут взаимодействие с отображаемым на дисплее. Ежели ранее в ходе обучения DeepMind обучался предсказывать, к чему может привести то либо другое воздействие, то ныне ИИ будет основываться на предшествующем эксперементе и с схожими по свойствам объектами (скажем, с яблоком и грушей), уже нежелательно будет проводить настолько не мало времени на исследование. Характеристики единого будут экстраполироваться на характеристики иного, дополняясь там, где существуют особенно ощутимые разницы.

    Вторая разработка базирована на способности повторного анализа уже произошедших ситуаций, в процессе которых системой был приобретен тамошний либо другой эксперимент. Причем система может вспоминать и те самый моменты, когда ей же был получен плохой результат, что помогает избежать тамошних же ошибок в новеньких ситуациях.

    «Сейчас наш ИИ обыгрывает среднего человека на 880 процентов в простых компьютерных играх. А уж при решении наиболее сложноватых задач в трехмерном лабиринте он демонстрирует 10-кратное ускорение самообучения и посредственное 87-процентное приемущество над человеком, показывая в некие моменты времени истинно сверхчеловеческие возможности».

    В скором времени создатели планируют адаптировать UNREAL к воздействиям в наиболее сложноватой окружающей среде, ежели компьютерные игры и трехмерные лабиринты, что дозволит применять быстрообучаемые системы искусственного ума в действительном мире для решения огромного количества задач. Ознакомиться с работой метода можно при помощи видео, доступного ниже.