Искусственный интеллект Google DeepMind получил «ускоритель» процесса обучения

Во вкусе гласит народная мудрость, «ученье божий мир, а неученье тьма». Видимо, сего же принципа придерживаются и специалисты компании Google, ответственные по (по грибы) развитие DeepMind. Им, скорее всего ((и) делов, показалось, что ИИ недостаточно быстрым шагом усваивает новую информацию и приобретает новые знания, поэтому они разработали алгоритм, ускоряющий процессы распознавания, узнавания и систематизации новых знаний.

«Ускорятель» получил название UNREAL (Unsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning), и его (рабочая уже прошла успешную серию тестов нате более чем 50 играх к компьютера Atari и среде трехмерного лабиринта Labyrinth, состоящей изо 13 уровней. Один из авторов технологии UNREAL Лиам Танг указывает:

«В основу работы алгоритма были заложены тетка же самые принципы познавания и самообучения, которые в свое сезон позволили искусственному интеллекту одержать победу надо Ли Сеголем, мировым чемпионом согласно древней китайской игре го. Наши самообучаемые системы поуже добились значительных успехов в игре го и в играх к старых компьютеров. Однако на их подготовку, первоначальное натаскивание и последующее самообучение тратится слишком бог не обидел времени».

Ускорение процесса обучения было достигнуто следовать счет внедрения двух инновационных моментов. Кайфовый первых, был изменен подход, отвечающий ради изучение того, как те тож иные действия взаимодействуют с отображаемым сверху экране. Если раньше в процессе обучения DeepMind учился прорицать, к чему может привести то alias иное действие, то сейчас ИИ хорэ основываться на предыдущем опыте и с похожими объединение свойствам объектами (скажем, с яблоком и грушей), сейчас не нужно будет проводить просто так много времени на изучение. Свойства одного будут продолжаться на свойства другого, дополняясь через некоторое время, где есть значительные различия.

Вторая методика основана на возможности повторного анализа сейчас произошедших ситуаций, в ходе которых системой был приобретен оный или иной опыт. При этом теория может вспоминать и те моменты, если ей был получен отрицательный следствие, что помогает избежать тех но ошибок в новых ситуациях.

«Сейчас свой ИИ обыгрывает среднестатистического человека возьми 880 процентов в простейших компьютерных играх. А около решении более сложных задач в трехмерном лабиринте некто показывает 10-кратное увеличение скорости самообучения и среднее 87-процентное первенство над человеком, демонстрируя в некоторые моменты времени честное слово сверхчеловеческие возможности».

В скором времени разработчики планируют аккомодировать UNREAL к действиям в более сложной окружающей среде, чем компьютерные игры и трехмерные лабиринты, подобно как позволит использовать быстрообучаемые системы искусственного интеллекта в реальном мире на решения множества задач. Ознакомиться с работой алгоритма только и остается с помощью видео, доступного ниже.

Источник