Как только обучить искусственный ум выполнять всё в цифровой вселенной?

    Почти все из нас помнят и знают, какими бывают младенческие сады. Комнаты для обучения напичканы игрушками и пазлами, музыкой и книжками, оттенками и даже время от времени котами, являя таким макаром обеспеченный и пышноватый мир, с которым детки умеют играться и обучаться играя. Однако вопреки расхожему воззрению, игра детишек далековато и не ординарна. Они не попросту веселятся — они учатся, получают осознание мира. За счет игры в различной и замечательной вселенной мы лелеем многогогранный ум подростка.

    Посему бы и не изучать ИИ этаким же образом?

    Недавно некоммерческий университет OpenAI открыл виртуальный мир для ИИ, дабы он его обследовал и игрался с ним. Миссию проекта Universe (Вселенная) такова же объемная, как только и его заглавие: обучить отдельный ИИ делать всякую задачку, которую человек может осуществить с помощью компа.

    Обучая отдельных агентов ИИ преуспевать в разнообразных задачках настоящего мира, OpenAI уповает привести нас на этап поближе к по-настоящему разумным роботам — кои владеют гибкими способностями рассуждения вроде тамошних, кои имеем мы.

    Содержание

    • 1 Ум общего уровня
    • 2 Чудный новейший мир
    • 3 От игр к миру битов
    • 4 Призрак в машинке

    Ум общего уровня

    Нет никаких колебаний в фолиант, что ИИ становится пугающе мозговитым.

    Сейчас компы умеют определенно созидать, слышать и переводить языки, время от времени даже опережая граждан. Исключительно в начале сего года, в серии оглушительных игр в го, AlphaGo от DeepMind разгромил 18-кратного чемпиона мира Ли Седоля, на десять лет ранее, чем ждали некие специалисты.

    Однако ИСТИНА в фолиант, что ИИ столь же хороши ровно так, как них обучили. Попросите AlphaGo сыграть в шахматы, и програмка скорее всего по-машинному растеряется, даже ежели вы истолкуйте ей же руководила в мелких подробностях.

    Пока наши системы ИИ — сверхэффективные лошади для единого трюка. Виновен в этом частично способ обучения: исследователи начинают с незапятнанного листа ИИ, проводя его сквозь миллионы тестовых испытаний, пока что он и не преуспеет в одной задачке не решит ее. ИИ ни разу и не испытывает что-то гораздо, потому что он познает, как только решить всякую другую неурядицу?

    Дабы добраться перед началом ума общего уровня — способного на людском уровне применять приобретенный эксперимент для решения новеньких неурядиц — ИИ надо переносить собственный эксперимент в решение остальных задач. И вот в этом им же поможет Universe. Испытывая мир, комплексный разнообразных сценариев, ученые OpenAI уповают, что ИИ получит познание об мире и гибкие способности решения неурядиц, кои дозволят ему же «думать», а уж и не застревать навсегда в единственной петле.

    Чудный новейший мир

    По собственной сущности, Universe это же сильная платформа, которая включает тыщи сред, привычно обеспечивающих обычные способы для обучения агентов ИИ. Будучи программной платформой, Universe обеспечивает площадку для пуска чужого программного обеспечения, дабы програмки учились в различных средах — Atari и флеш-игры, приложения и сайты, к примеру, уже общеприняты.

    Спереди будут и альтернативные.

    В теории Universe может запустить хоть какое программное обеспечение под хоть какой персональный компьютер, позволяя ученым вставлять и учить свои ИИ по желанию. Это же как только выслыть подростка в летний лагерь: выбираешь собственную нишу, тип деятельности, ожидаешь, пока что он ее освоит, потом другую и т.д., искупаться и повторить.

    В Universe ИИ ведет взаимодействие с виртуальным миром эдак, как только люди задействуют персональный компьютер: он «видит» пиксели на дисплее и употребляет виртуальную клавиатуру и мышь, дабы вводить команды.

    Это же предстало вероятным благодаря Virtual Network Computing (VNC), по большому счету, систему совместного пользования десктопа, которая дозволяет транслировать движения клавиатуры и грызуны с единого компа (ИИ) альтернативному (среда обучения). При изменении среды, VNC высылает освеженные снимки экрана назад ИИ, что дозволяет ему же делать последующий этап. VNC выступает как только очи и руки ИИ.

    Как только происходит обучение?

    Все ИИ, что подключены к Universe, учатся с помощью эдак именуемого обучения с подкреплением, массивного способа, который привел к успеху AlphaGo. Под сиим термином прячется, вобщем, то, как только мы, люди, тренируем дельфинов, собак и даже детишек. Это же обучение алгоритмом проб и ошибок: изберите воздействие, и ежели вас за него наградили, продолжайте в фолиант же духе. Ежели нет, попытайтесь чего-нибудть гораздо.

    Заместо тамошнего дабы начинать с совсем пустого ИИ, исследователи время от времени предлагают им же импульс, позволяя им же «смотреть», как только люди предпринимают задачку. Это же дозволяет ИИ сформировать первое воспоминание и иметь наиболее тотальное представление об фолиант, как только улучшить свои решения.

    Обучение с подкреплением уже употребляется в почти всех приложениях ИИ. Снутри Universe, вобщем, сила данной технологии открывается на полную. Так как ИИ может перескакивать меж играми и приложениями, он может взять изученное в одном приложении и просто применять его, дабы разобраться в альтернативном — это же окрестили «трансферное обучение» либо «обучение с переносом». Этот навык тяжело освоить, однако он нужно на дороге к разумным машинкам.

    По заданным OpenAI, мы медлительно туда движемся: некие из них агентов уже отображают признаки переноса обучения от одной игры с вождением в другую.

    От игр к миру битов

    Как только и почти все альтернативные создатели ИИ, OpenAI употребляет игры, дабы подтолкнуть Universe, не попросту эдак: них ординарно оценить с позиции фуррора. Так как игры измеряются разнообразными статистиками и оценками, система может просто применять эти числа, дабы оценить прогресс ИИ и наградить его подходящим образом. Это же позарез немаловажно для обучения с подкреплением.

    Так как Universe полагается на пиксели и клавиатуры, люди тоже умеют играться в игры на платформе. Эти сеансы записываются и обеспечивают базисный уровень для оценки выступлений ИИ (хорошая работенка, согласитесь).

    Однако игры — это же только минимальная часть нашего взаимодействия с цифровым миром, и Universe уже получается за свои ограничения с проектом Mini World of Bits («Мини-мир битов»). Биты — это же собрание разнообразных взаимодействий с браузерами, с которыми мы сталкиваемся, бороздя бездны Веба: когда вводим текст либо выбирает функции из выпадающих меню, нажимая «отправить».

    Эти задачки, хоть и ординарные, сформировывают фундамент тамошнего, как только мы подключаемся к сокровищнице под заглавием Паутину. OpenAI намерено, дабы ИИ вакантно передвигался по Вебу — к примеру, мог заказать билет на авиалайнер. В одной из сред Universe исследователи уже предлагают ИИ хотимое расписание букинга и поучают его находить рейсы на разнообразных авиалиниях.

    И это же лишь начало.

    Universe лишь возрастает и ширится. Платформа Malmo от Microsoft, которая употребляет Minecraft для обучения ИИ, обязана встраиваться с Universe. Известная игра со складыванием белка fold.it, приложения для Android, игры на HTML5 и почти все альтернативное стоят в очереди.

    Призрак в машинке

    Итак, сейчас мы можем изучать ИИ играться в разнообразные игры и просматривать интернет. Величавое дело, подумаешь. Приведет ли это же нас к уму общего уровня?

    Может быть, и дорога будет долгой.

    Однако ИИ, который знает, как только переиграть в всякую игру, которую вы ему же подбросите, умеет лишь мыслить логически и в пару шажков домогаться победы. ИИ, который может перемещаться по хаотическому миру GTA V, уже обязан осознавать базы физики настоящего мира, беспощадности и ответных мер. ИИ, который может ишачить в Вебе, уже знает, как только люди привычно разговаривают вместе и может применять эти познания, дабы получить информацию, сделать собственную свою веб-идентичность либо даже заглянуть в вашу.

    Каждый денек мы обучаемся, играем, работаем и растем в цифровом королевстве. Для почти всех мир нулей и единичек эдак же реален, как только и тамошний, в каком мы родились. Сейчас, когда ИИ имеет доступ к этому цифровому миру, пришла его очередь расти. Давайте поглядим, как только далековато он сумеет зайти.