Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее

14 Февраля 2018 в 20:30, Николай Хижняк 10 768 просмотров 8

Подразделение компании Google, занимающееся разработками искусственного интеллекта, сообщило о создании нового метода обучения нейронных сетей, сочетающего использование передовых алгоритмов и старых видеоигр. В качестве среды обучения используются старые видеоигры Atari.

Разработчики DeepMind (напомним, что эти люди создали нейросеть AlphaGo, неоднократно победившую лучших игроков в логическую игру го) считают, что машины способны обучаться так же, как люди. С помощью тренировочной системы DMLab-30, созданной на базе шутера Quake III и аркадных игр Atari (используются 57 различных игр), инженеры разработали новый алгоритм машинного обучения IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures). Он позволяет отдельным частям обучаться выполнению сразу нескольких задач, а потом обмениваться знаниями между собой.

Во многом новая система была основана на более ранней архитектурной системе A3C (Asynchronous Actor-Critic Agents), в которой отдельные агенты исследуют среду, затем процесс приостанавливается, и они обмениваются знаниями с центральным компонентом, «учеником». Что касается IMPALA, то у нее агентов может быть больше, а сам процесс обучения происходит несколько по-другому. В ней агенты посылают информацию сразу двум «ученикам», которые после этого еще и обмениваются данными между собой. Кроме того, если в A3C вычислением градиента функции потерь (другими словами, несоответствия предсказанных и полученных значений параметров) занимаются сами агенты, которые отправляют информацию к центральному ядру, то в системе IMPALA этой задачей занимаются «ученики».


Пример прохождения игры человеком:

Здесь показано, как с такой же задачей справляется система IMPALA:

Одной из основных проблем при разработке ИИ является время и необходимость в высокой вычислительной мощности. Даже в условиях автономности машинам нужны правила, которым они могли бы следовать в ходе собственных экспериментов и поиска путей решения задач. Так как мы не можем просто построить роботов и выпустить их на волю учиться, разработчики используют симуляции и методы глубокого обучения.

Для того чтобы современные нейронные сети могли чему-то научиться, им приходится обрабатывать огромный объем информации, в данном случае — миллиарды кадров. И чем быстрее они это делают, тем меньше времени уходит на обучение.

По словам представителей DeepMind, при наличии достаточного числа процессоров IMPALA достигает производительности в 250 000 кадров/с, или 21 миллиард кадров в день. Это абсолютный рекорд для задач такого рода, сообщает портал The Next Web. Сами же разработчики комментируют, что их система ИИ справляется с задачей лучше, чем аналогичные машины и люди.

В будущем подобные алгоритмы ИИ можно будет использовать в робототехнике. Благодаря оптимизации систем машинного обучения роботы будут быстрее адаптироваться к окружающей среде и работать эффективнее.

Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее

Приложение
Hi-News.ru

Новости высоких технологий в приложении для iOS и Android.

8 комментариев

  1. pupsikizada

    Самые мощные суперкомпы делают в Китае. Капец чё они там вытворяют, наверное! Только не пиарятся, как гугл.

    Кстати, рассейские суперкампутерщики наладили майнинг на местном пуперкомпьютере (правильно, зачем наука?!).
    Как говорится, информация для сравнения... (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  2. uran

    я сам учился на кваке 3 :) (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  3. romale

    На атари были хорошие игры в начале 90хх, мы на них выросли, походу только наше поколение сможет противостоять ИИ (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  4. IQ

    Прогрессирует, 10*1000*1000000.. Недолго двуногим осталось банковать..

    • MASking

      IQ, В каком смысле? Полное равенство или истребление? В первом случае вам лайк, во втором... причина? У супер интеллекта просто не может быть врагов! Он просчитает вероятности исходов событий на 1000 лет вперед, и предусмотрит места где положить соломку. Люди не истребляют хищников и паразитов полностью, по тому что мы это можем. Также и с ИИ он уничтожит только тех кто действительно попытается его уничтожить, всех остальных не тронет. Да и принципе он будет децентрализованным и полностью удалить не получиться, выживет при любой атаке (локальной или глобальной).

  5. botan

    Вот и я думаю что гугл пиарится.... (отправлено из приложения Hi-News.ru)

  6. BunnyCat

    Квака 3 вечна как сама вселенная. Надеюсь ИИ уже научился распрыжке и уже, небось, дефраг мод гоняет на ура. Вот победит Клекса на рельсах на найтмаре - тогда и вернётся к решению наших мирских мелких проблем типа рака, бессмертия, ядерного синтеза и прочей байды :D

  7. doctorwhyy

    Когда перестанете дурить народ, вы же- журналюги с филфака, так потрудитесь же изучить значение слов ИИ. Нейросеть не есть ИИ! (отправлено из приложения Hi-News.ru)

Новый комментарий

Для отправки комментария вы должны авторизоваться или зарегистрироваться.