Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее
Подразделение братии Google, занимающееся разработками ненастоящего интеллекта, доложило о создании новоиспеченного метода обучения нейронных сетей, сочетающего использование передовых алгоритмов и старых видеоигр. В качестве среды обучения используются ветхие видеоигры Atari.

Разработчики DeepMind(напомним, что эти люд создали нейросеть AlphaGo, неоднократно победившую лучших игроков в логическую игру го)считают, что машины способны обучаться настолько же, будто люд. С помощью тренировочной системы DMLab-30, созданной на базе шутера Quake III и аркадных игр Atari(используются 57 различных игр), инженеры разработали новейший алгоритм машинного обучения IMPALA(Importance Weighted Actor-Learner Architectures). Он позволяет раздельным долям обучаться выполнению сразу нескольких задач, а впоследствии перебрасываться познаниями между собой.
Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее
Во многом новоиспеченная система была основана на более ранней архитектурной системе A3C(Asynchronous Actor-Critic Agents), в коей раздельные агенты исследуют среду, затем процесс приостанавливается, и они перебрасываются познаниями с центральным компонентом, «учеником». Что дотрагивается IMPALA, то у нее агентов может быть вяще, а сам процесс обучения происходит несколько по-другому. В ней агенты посылают информацию сразу двум «ученикам», какие после этого еще и перебрасываются настоящими между собой. Кроме того, если в A3C вычислением градиента функции потерь(иными словами, несоответствия предсказанных и полученных значений параметров)занимаются сами агенты, какие отправляют информацию к центральному ядру, то в системе IMPALA этой задачей занимаются «ученики».
Пример прохождения игры людом:
Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее

Здесь показано, будто с подобный же задачей справляется система IMPALA:
Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее

Одной из основных проблем при разработке ИИ изображает времена и необходимость в возвышенной вычислительной мощности. Даже в условиях автономности машинам нужны правила, каким они могли бы следовать в ходе собственных экспериментов и розыска путей решения задач. Настолько будто мы не можем попросту построить роботов и выпустить их на волю заниматься, разработчики используют симуляции и методы абсолютного обучения.
Для того чтобы нынешние нейронные сети могли чему-то научиться, им доводится обрабатывать огромный объем информации, в настоящем случае — миллиарды кадров. И чем бойче они это делают, тем крохотнее времени уходит на обучение.
По словам представителей DeepMind, при присутствии достаточного числа процессоров IMPALA достигает производительности в 250 000 кадров/с, или 21 биллион кадров в день. Это безотносительный рекорд для задач такового рода, сообщает портал The Next Web. Сами же разработчики комментируют, что их система ИИ справляется с задачей важнее, чем аналогичные машины и люд.
В предбудущем подобные алгоритмы ИИ можно будет использовать в робототехнике. Благодаря оптимизации систем машинного обучения роботы будут бойче адаптироваться к облегающей сфере и работать эффективнее.
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо зайти на сайт под своим именем.

комментариев

Свежие новости

00:00
Радикал застрял в двери во время нападения на Сбербанк в Киеве
22:30
Нужна ли нам интеллигенция
22:30
Александр Минкин ответит на вопросы читателей
22:30
Патриарх Кирилл назвал расстрел в Кизляре религиозной провокацией
22:30
Мадонна вновь взбудоражила фанатов голым фото
22:00
21:30
Трое детей погибли в Екатеринбурге при пожаре
21:30
Опубликована видеозапись стрельбы у церкви в Кизляре
21:01
Маурицио Сарри: Мы очень хорошо начали матч со СПАЛ, но так и не смогли убить интригу в этой встрече
21:01
Олимпиада-2018. Керлинг. Россия сыграет со Швейцарией и Данией, другие матчи
21:01
Доха (WTA). Квитова выиграла 2-й турнир подряд и вернется в Топ-10
21:00
НБА. Пол Джордж: Не собираюсь скакать по разным командами в течение всей карьеры
21:00
Агент Оланаре: Аарон, скорее всего, останется в ЦСКА
21:00
Олимпиада-2018. Пападакис и Сизерон, Виртью и Моир, Боброва и Соловьев представят короткие танцы
21:00
Квитова за 7 недель поднялась на 20 позиций в рейтинге
21:00
Товарищеские матчи. Рубин разгромил Волеренгу, Краснодар был сильнее Мольде
21:00
Кубок Англии. 1/8 финала. Тоттенхэм сыграл вничью с Рочдейлом
21:00
Вице-президент Федерации керлинга России: Если Крушельницкий скажет, что сошел с ума и выпил мельдоний, то в полном составе уйдем в отставку
20:30
Новости Android #150: новое в Android P от Google и Xiaomi Redmi Note 5
20:00
Мастерноды — «ленивая» альтернатива майнингу
20:00
Создан графеновый фильтр, способный очистить даже морскую воду
19:01
В Киеве полиция проверяет сообщение о минировании шести станций метро
19:00
Бюро по борьбе с коррупцией задержало главу центробанка Латвии
19:00
В Дагестане неизвестный устроил стрельбу в толпе людей на Масленице
19:00
Здание Россотрудничества в Киеве забросали камнями и яйцами
19:00
Стало известно, кто устроил стрельбу в дагестанском Кизляре
18:01
Inside The Games: Крушельницкий считает, что ему могли подсыпать мельдоний в воду во время сбора перед Играми-2018
18:01
Аугсбург - Штутгарт. Чемпионат Германии по футболу. 23-й тур. Обзор матча онлайн, стартовые составы, результат и статистика. 18.02.2018
18:01
Вермален полетит на игру с Челси. Медики Барселоны разрешили ему играть
18:01
Бернардески получил травму колена в матче с Торино
18:01
Массимилиано Аллегри: Не рассматриваю 2:2 с Тоттенхэмом как провал или несчастье
18:00
Поздравляем Беларусь и Украину с первыми золотыми медалями на Олимпиаде! Качайте приложения Tribuna.com о белорусском и украинском спорте!
18:00
Динамо К - Олимпик Д. Чемпионат Украины по футболу. 20-й тур. Обзор матча онлайн, стартовые составы, результат и статистика. 18.02.2018
18:00
Ювентус не пропустил в 6 турах серии А подряд
18:00
Илья Буров: С украинцем Абраменко у нас очень хорошие отношения. Политика нас не касается
18:00
НБА. Арбитры и игроки обсудили проблемные вопросы
17:30
Николай Полисский о якобы сожженном храме: «Папа римский оценил бы»
17:00
«Перекос»: Галкин на Масленицу раскритиковал закон о защите чувств верующих
17:00
В России начнет вещание первый студенческий телеканал
17:00
Митрополит Иларион рассказал о способности церкви избавлять людей от гомосексуальности
Больше новостей