L'intelligence artificielle est devenu formés à 10 fois plus rapidement et plus efficacement
Source:La Division de la société Google, spécialisée dans les développements de l'intelligence artificielle, a signalé la création d'une nouvelle méthode d'apprentissage de réseaux de neurones, en combinant l'utilisation des algorithmes avancés et des anciens jeux vidéo. En tant qu'environnement d'apprentissage utilisant les anciens jeux vidéo Atari.
Les Développeurs de DeepMind (rappelez-vous que ces gens ont créé нейросеть AlphaGo, à plusieurs reprises gagnante de la ligne les meilleurs joueurs dans une logique de jeu de go) estiment que les machines sont capables d'enseigner ainsi que des hommes. Avec l'aide d'un système d'entraînement DMLab-30, créée sur la base du jeu de tir Quake III et jeux d'arcade d'Atari (57 jeux différents), les ingénieurs ont développé un nouvel algorithme d'apprentissage automatique IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures). Il permet aux parties d'étudier l'exécution de plusieurs tâches, et ensuite de partager les connaissances entre eux.
Bien des égards, le nouveau système a été fondée sur le plus précoce de l'architecture du système A3C (Asynchronous Actor-Critic Agents) au sein de laquelle les agents explorent l'environnement, puis le processus est interrompu, et ils partagent leurs connaissances avec un élément central, «le disciple». En ce qui concerne l'IMPALA, elle est un agent peut être plus, et le processus d'apprentissage est un peu différent. En elle, les agents envoient des informations à deux «élèves», qui, après cela, et communiquent entre eux. En outre, si l'A3C le calcul d'un gradient de la fonction de perte (en d'autres termes, les incohérences prédites et les valeurs des paramètres) s'occupent eux-mêmes des agents, qui envoient des informations au noyau central, c'est le système de l'IMPALA cette tâche s'occupent de «disciples».
L'Exemple du jeu de l'homme:
Ici vous montre comment, avec la même tâche gère le système IMPALA:
L'Une des principales préoccupations lors de la conception de l'IA est le temps et la nécessité d'une puissance de calcul élevée. Même dans les conditions de l'autonomie des machines a besoin de règles, qu'ils pourraient suivre dans le cadre de ses propres expériences et trouver des moyens de résoudre les problèmes. Comme nous ne pouvons pas simplement de construire des robots et de les libérer à volonté d'apprendre, les développeurs utilisent la simulation et des méthodes d'apprentissage profond.
Pour le réseau de neurones puissent apprendre à traiter une énorme quantité d'informations, dans ce cas, des milliards d'images. Et plus vite, ils le font d'autant moins de temps passé en formation.
Selon les représentants De DeepMind, si vous disposez de suffisamment le nombre de processeurs de l'IMPALA atteint des performances de 250 000 images par seconde, ou 21 milliards d'images par jour. C'est un record absolu pour les tâches de ce type, selon le portail The Next Web. Eux-mêmes, les développeurs de commentaires sur ce que leur système d'IA fait le travail mieux que des machines et des hommes.
Dans l'avenir, ces algorithmes d'IA, vous pouvez les utiliser à la robotique. Grâce à l'optimisation des systèmes d'apprentissage, les robots vont rapidement s'adapter à l'environnement et à travailler plus efficacement.
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