La inteligencia artificial fue el estudio es 10 veces más rápido y más eficientemente

Una división de Google, está involucrado en el desarrollo de la inteligencia artificial, ha anunciado la creación de un nuevo método de redes neuronales de formación, combinando el uso de algoritmos avanzados y viejos juegos de video. En los viejos videojuegos de Atari se utilizan como entorno de aprendizaje.

La inteligencia artificial fue el estudio es 10 veces más rápido y más eficientemente

DeepMind desarrolladores (recuerde que estas personas han creado una red neuronal AlphaGo, golpearon repetidamente a los mejores jugadores de la lógica del juego) dicen que las máquinas son capaces de ser formados en la misma forma que los humanos. Con el sistema de formación DMLab-30, creado sobre la base del tirador y el Quake III juegos de arcade de Atari (con 57 juegos diferentes), los ingenieros han desarrollado un nuevo algoritmo de aprendizaje automático IMPALA (Importancia tabuladas Arquitecturas Actor-alumno). Permite que las partes individuales para estudiar la aplicación de varias tareas y, a continuación, compartir sus conocimientos con los demás.

La inteligencia artificial fue el estudio es 10 veces más rápido y más eficientemente

En muchos sentidos, el nuevo sistema se basa en un sistema de A3C arquitectónica anterior (Asynchronous Agentes Actor crítico), en el que los agentes individuales están investigando Miércoles, entonces el proceso se detiene, y comparten sus conocimientos con el componente central del "alumno". En cuanto a IMPALA, entonces puede ser más agentes, y el propio proceso de aprendizaje se lleva a cabo de manera algo diferente. En su agente envía información a dos "discípulos", que entonces también se comunican entre sí. propios agentes Además, si A3C calcular el gradiente de la función de pérdida (en otras palabras, una falta de coincidencia de los valores de parámetros predichos y obtenidos) se dedican que envían información al núcleo central, el objeto de este sistema IMPALA comprometidos "alumnos". Un ejemplo del hombre juego aéreo:

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Se muestra cómo la misma tarea se encarga el sistema IMPALA:

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Uno de los principales problemas en el desarrollo de la IA es el tiempo y la necesidad de una alta potencia de cálculo. Incluso en condiciones de máquinas autónomas necesitan reglas por las que podrían seguir en el curso de sus propios experimentos y encontrar maneras de resolver problemas. Puesto que no podemos construir robots y hacerlos disponibles a voluntad de aprender, los desarrolladores están utilizando métodos de simulación y el aprendizaje profundo.

Para moderna red neuronal podría aprender algo, tienen que manejar una enorme cantidad de información en este caso es - mil millones de marcos. Y cuanto más lo hacen más rápido, por lo menos tiempo se dedica a la formación.

De acuerdo con la DeepMind, en presencia de un número suficiente de procesador IMPALA logra un rendimiento de 250 000 cuadros / s, o 21 mil millones de marcos por día. Este es un récord absoluto para este tipo de tarea, el portal The Next Web. A sí mismos como desarrolladores comentaron que su sistema de inteligencia artificial para hacer frente a la tarea mejor que las máquinas comparables y personas.

En el futuro, estos algoritmos de IA se pueden utilizar en la robótica. Mediante la optimización de los sistemas de robots máquina de aprendizaje se adaptarán rápidamente al medio ambiente y para trabajar más eficientemente.