Najnowsza sztuczna inteligencja DeepMind przenosi naukę do nowych zadań

Kategoria: Sztuczna inteligencja Opublikowany 12 lutego

Wykorzystując spostrzeżenia z jednej pracy, aby pomóc w wykonywaniu innej, udana nowa sztuczna inteligencja wskazuje na bardziej wszechstronną przyszłość uczenia maszynowego.

Historia: Większość algorytmów można wytrenować tylko w jednej domenie i nie można wykorzystać tego, czego nauczyliśmy się do wykonania jednego zadania, do wykonania innego, nowego. Wielką nadzieją dla sztucznej inteligencji jest to, aby systemy pobierały wgląd z jednego otoczenia i stosowały je w innym miejscu — co nazywa się transferem uczenia się.

Co nowego: DeepMind zbudował nowy system AI o nazwie IMPAŁA który jednocześnie wykonuje wiele zadań — w tym przypadku gra w 57 gier Atari — i próbuje dzielić się między nimi nauką. Wykazywał oznaki przenoszenia tego, czego nauczono się z jednej gry do drugiej.

Dlaczego jest to ważne: IMPALA była 10 razy bardziej wydajna pod względem wydajności danych niż podobna sztuczna inteligencja i osiągnęła dwukrotnie lepszy wynik końcowy. To obiecująca wskazówka, że ​​transfer uczenia się jest prawdopodobny. Co więcej, system taki jak ten, który uczy się zużywając mniej mocy obliczeniowej, może przyspieszyć trenowanie różnych typów sztucznej inteligencji.