Inteligência artificial tornou-se aprender a 10 vezes mais rápido e mais eficiente
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A Unidade de negócios da Google, envolvida no desenvolvimento da inteligência artificial, informou sobre a criação de um novo método de treinamento de redes neurais, que combina o uso de algoritmos avançados e antigos videogames. Como ambiente de aprendizagem antigo videogame Atari.
Os Desenvolvedores DeepMind (lembre-se que essas pessoas criaram нейросеть AlphaGo, repetidamente vitoriosa melhores jogadores em um jogo de go) acreditam que as máquinas são capazes de aprender, assim como as pessoas. Com o treinamento, o sistema de DMLab-30, foi criada na base de um atirador de Quake III e jogos de arcade Atari (57 jogos diferentes), os engenheiros desenvolveram um novo algoritmo de aprendizado de máquina IMPALA (Importance Weighted Actor Aluno Prescritivas). Ele permite que o indivíduo partes treinados para a execução de várias tarefas, e depois de trocar conhecimentos entre si.
Em muitos aspectos, o novo sistema foi baseado no anterior arquitetônico sistema A3C (Asynchronous Actor-Critic Agents), no qual os agentes exploram o ambiente e, em seguida, o processo é suspenso, e eles trocam conhecimento com o componente central, o "discípulo". No que diz respeito IMPALA, ela agentes pode ser mais, e o próprio processo de aprendizagem é um pouco diferente. Nela, os agentes enviam informações diretamente para dois "discípulos", que depois disso ainda e se comunicam entre si. Além disso, se A3C o cálculo do gradiente da função de perda (em outras palavras, não previstos e valores derivados de parâmetros) lidam com os próprios agentes, que enviam informações do núcleo central, no sistema IMPALA esta tarefa fazem "discípulos".
Exemplo de passar jogos do homem:
Aqui mostra como a mesma tarefa de lidar sistema IMPALA:
Um dos principais problemas durante o desenvolvimento da IA é o tempo e a necessidade de alto poder de processamento. Mesmo em condições de autonomia, máquinas, precisamos de regras, que eles poderiam seguir o curso de suas próprias experiências e caminhos de pesquisa e de resolução de problemas. Assim como não podemos simplesmente construir robôs e liberá-los a sua vontade de aprender, os desenvolvedores usam a simulação e métodos de aprendizado profundo.
Para os modernos rede neural poderia aprender alguma coisa, eles têm de lidar com um grande volume de informações, neste caso bilhões de quadros. E quanto mais rápido eles fazem isso, menos tempo para treinamento.
Segundo representantes DeepMind, se houver um número suficiente de processadores da IMPALA chega de desempenho 250 000 fps, ou 21 bilhões de quadros por dia. É um recorde absoluto para tarefas deste tipo, informa o portal The Next Web. Nós, porém, os desenvolvedores comentam que o seu sistema está AI faz o trabalho melhor do que os similares de máquinas e pessoas.
No futuro, tais algoritmos de IA pode ser usada em robótica. Com a otimização de sistemas de aprendizado de máquina, os robôs irão se adaptar mais rapidamente ao ambiente e a trabalhar melhor.
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