Онлайн-справочник популярных программ

Искусственный интеллект стал обучаться в 10 раз быстрее и эффективнее

14.02.2018 17:30

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.


Оригинал: https://hi-news.ru/technology/iskusstvennyj-intellekt-stal-obuchatsya-v-10-raz-bystree-i-effektivnee.html

ТОП 5

самых популярных программ

  1. Google Chrome

    Скачиваний: 1547533

  2. Skype

    Скачиваний: 763423

  3. uTorrent

    Скачиваний: 324699

  4. Minecraft PC - Майнкрафт на компьютер

    Скачиваний: 272327

  5. Adobe Flash Player

    Скачиваний: 272315


Свежие новости

Таиланд создаст систему идентификации граждан на блокчейне

20.02.2018 19:30

Министерство информатизации Таиланда совместно с компанией Omise начало работу над созданием национальной системы идентификации личности и платёжного сервиса на основе технологии распределённого реестра. Разработанную Omise систему предполагается использовать для предотвращения мошенничества в сети, снижения уровня преступности, идентификации личности в системе сервисов государственных служб и быстрого проведения онлайн-транзакций. MOU of Digital ID Platform Development between @etda_thailand …

Ричард Брэнсон: Hyperloop появится в Индии через семь лет

20.02.2018 17:30

Глава совета директоров стартапа Virgin Hyperloop One Ричард Брэнсон обсудил с индийскими властями перспективы новой транспортной системы и заключил предварительное соглашение о строительстве тестового участка в ближайшие два-три года. По словам Брэнсона, полноценная ветка Hyperloop будет построена уже к 2025 году. Ричард Брэнсон и премьер-министр Индии Нарендра Моди заключили предварительный договор о создании развязки Hyperloop …

Органы для трансплантации будут выращивать… в овцах

20.02.2018 14:35

Вне всяких сомнений, одними из самых серьезных заболеваний являются те, которые настолько сильно поражают органы человека, что последние становятся неспособны выполнять свою функцию. Тогда приходится прибегать к трансплантологии. Однако не каждый пересаженный орган приживется из-за того, что собственная иммунная система человек начинает атаковать чужеродный орган. Существует масса методик, подавляющих этот процесс, но группа ученых из …