कृत्रिम बुद्धि बन गया है जानने के लिए 10 गुना तेजी से और अधिक कुशलता से
Source:एक प्रभाग गूगल के काम के साथ कृत्रिम बुद्धि के विकास, निर्माण की घोषणा की एक नई विधि का प्रशिक्षण तंत्रिका नेटवर्क के संयोजन का उपयोग उन्नत एल्गोरिदम और वीडियो गेम्स. की गुणवत्ता सीखने के माहौल में प्रयोग किया जाता पुरानी अटारी वीडियो खेल है.
<पी>डेवलपर्स पर DeepMind (याद है कि इन लोगों को बनाया है एक तंत्रिका नेटवर्क AlphaGo, बार-बार जीतने के सर्वश्रेष्ठ खिलाड़ियों में से एक तार्किक खेल की जाने) का मानना है कि मशीनों सीख सकते हैं, सिर्फ लोगों की तरह. का उपयोग कर एक प्रशिक्षण प्रणाली DMLab-30 के आधार पर शूटर भूकंप III और आर्केड खेल अटारी (57 विभिन्न खेल), इंजीनियर्स विकसित एक नई मशीन सीखने एल्गोरिथ्म IMPALA (महत्व भारित अभिनेता-शिक्षार्थी आर्किटेक्चर). यह अनुमति देता है, अलग-अलग भागों का अध्ययन करने के लिए प्रदर्शन के कई कार्यों, और फिर ज्ञान साझा करने के लिए आपस में.
कई मामलों में नई प्रणाली पर आधारित था इससे पहले वास्तु सिस्टम A3C (अतुल्यकालिक अभिनेता-आलोचक एजेंटों) में जो कुछ एजेंटों की खोज कर रहे हैं वातावरण में है, तो इस प्रक्रिया को निलंबित कर दिया है और वे ज्ञान के आदान प्रदान के साथ केंद्रीय घटक है, एक "शिष्य". के लिए IMPALA तो, यह है एजेंटों में अधिक हो सकता है, और सीखने की प्रक्रिया एक छोटे से अलग है. इसे में, एजेंट से जानकारी भेज दो "चेलों", जो तब डेटा का आदान-प्रदान एक दूसरे के साथ. इसके अलावा, अगर A3C कंप्यूटिंग ढाल की हानि के समारोह में (दूसरे शब्दों में, के बीच विसंगति की भविष्यवाणी की है और प्राप्त मूल्यों के मानकों) द्वारा किया जाता है जो एजेंटों के बारे में जानकारी भेजने के लिए केंद्रीय नाभिक में, इम्पाला इस कार्य द्वारा किया जाता है, "छात्रों".
उदाहरण के गुजर खेल आदमी:
यहाँ है कैसे एक ही काम के लिए प्रणाली IMPALA
मुख्य समस्याओं में से एक के विकास में एअर इंडिया के समय और जरूरत के लिए उच्च कंप्यूटिंग शक्ति है । यहां तक कि के संदर्भ में स्वायत्त कार की जरूरत है, नियमों का एक सेट है कि वे का पालन कर सकता है के दौरान अपने स्वयं के प्रयोगों और समस्याओं के समाधान ढूँढने. के बाद से हम नहीं कर सकते सिर्फ रोबोट का निर्माण और उन्हें रिहा करने के लिए जंगली में जानने के लिए, डेवलपर्स का उपयोग सिमुलेशन तरीकों और सीखने के लिए ।
करने के क्रम में आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क में सक्षम था करने के लिए कुछ जानने के लिए, वे प्रक्रिया करने के लिए जानकारी की एक बड़ी राशि है, इस मामले में — अरबों के फ्रेम. और जल्दी ही वे यह करते हैं, कम समय खर्च किया जाता है पर सीखने की.
के अनुसार DeepMind की उपस्थिति में, एक के लिए पर्याप्त संख्या में प्रोसेसर IMPALA को प्राप्त होता है प्रदर्शन के 250 000 फ्रेम/एस, या 21 अरब फ्रेम प्रति दिन. यह है एक निरपेक्ष रिकॉर्ड के लिए इस तरह के कार्यों पोर्टल के अनुसार, अगले वेब. स्वयं डेवलपर्स पर टिप्पणी क्या उनके एअर इंडिया प्रणाली काम करता है की तुलना में बेहतर है एक ही मशीनों और लोगों.
भविष्य में, इन ऐ एल्गोरिदम में इस्तेमाल किया जा सकता रोबोटिक्स है । द्वारा अनुकूलन प्रणाली, मशीन सीखने, रोबोट तेजी से हो जाएगा करने के लिए पर्यावरण के लिए अनुकूल करने के लिए और अधिक प्रभावी ढंग से काम.
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