211service.com
3-D pasaule viedākiem AI aģentiem
Google DeepMind, Alphabet meitasuzņēmums, kas koncentrējas uz fundamentālu progresu vispārējā mākslīgā intelekta virzienā, šodien izlaiž jaunu 3-D virtuālo pasauli, padarot to pieejamu citiem pētniekiem, lai viņi varētu eksperimentēt un modificēt, kā viņi vēlas.
Jaunā platforma ar nosaukumu DeepMind Lab atgādina 3-D pirmās personas šāvēja datorspēli. Pasaulē AI aģents izpaužas kā peldoša lode, kas spēj uztvert apkārtni, pārvietoties un veikt vienkāršas darbības. Aģentus var apmācīt veikt dažādus uzdevumus, izmantojot mašīnmācības veidu, kas ietver pozitīvu atlīdzību saņemšanu. Vienkāršu piemēru uzdevumi, kas tiks komplektēti ar platformu, ietver pārvietošanos labirintā, augļu vākšanu un šauru eju šķērsošanu, nenokrītot.
Mēs cenšamies izstrādāt šos mākslīgā intelekta aģentus, kas var iemācīties labi veikt dažādus uzdevumus, skatoties uz vidi un novērojot notiekošo, saka Šeins Legs, galvenais zinātnieks un DeepMind līdzdibinātājs.
Uzņēmums kādu laiku iekšēji ir izmantojis vides versijas, kas iepriekš bija zināmas kā Labyrinth (skatiet sadaļu Kā Google plāno atrisināt mākslīgo intelektu). Iepriekš tas publicēja dažus savus pirmos lielos virsrakstus, izveidojot AI aģentus, kas spēj, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas, iemācīties spēlēt daudzas Atari videospēles (skatiet Google AI Masters Space Invaders).
Atvērta un pielāgojama 3-D pasaule aģentiem nodrošina sarežģītākus un vizuāli bagātākus izaicinājumus, taču nozīmē arī daudz plašāku iespējamo uzdevumu klāstu. DeepMind Lab varētu novest pie AI algoritmiem, kas spēj pārnest mācības no viena uzdevuma uz nākamo.
Ja mākslīgā intelekta aģenti strādā 3-D vidē, tas varētu arī sniegt priekšrocības, izstrādājot algoritmus, lai kontrolētu sistēmas, kas darbojas reālajā pasaulē, piemēram, rūpnieciskos robotus, saka Leggs.
Turklāt ideja izveidot aģentus, kas mācās par simulētu pasauli no pamatprincipiem, iekļaujas galvenajās idejās par to, kā cilvēki mācās, ko Legs ir izpētījis savā akadēmiskajā karjerā. Tāpat kā jūs vai es mācītos par pasauli bērnībā, tā ir ļoti būtiska pieeja šai mācīšanās un vispārīguma problēmai, Leggs saka DeepMind Lab.
Citi AI eksperti atzinīgi novērtēja DeepMind Lab palaišanu. Ir ļoti labi, ka viņi izlaiž vairāk vides, saka Iļja Sutskevars, OpenAI līdzdibinātājs un pētniecības direktors, bezpeļņas organizācija, kas nodarbojas ar fundamentālo pētījumu veikšanu un to publiskošanu. Jo vairāk vides pastiprināšanas mācību aģentiem būs piekļuves, jo ātrāk joma virzīsies uz priekšu.
Zoubins Gahrahmani , Kembridžas universitātes profesors Apvienotajā Karalistē, saka, ka DeepMind Lab un citas platformas pastiprinošai apmācībai padara progresu pārredzamāku, ļaujot pētniekiem pārbaudīt vienam otra idejas.
Tomēr Gahrahmani arī atzīmē, ka esošās pastiprināšanas pieejas ne vienmēr atbilst cilvēka spējām. Piemēram, parasti cilvēkam ir nepieciešams daudz mazāk spēles laika, lai apgūtu konkrētu videospēli vai galda spēli. Viņš saka, ka pastiprināšanas mācīšanās pieejas ir ļoti neefektīvas. Kā panākt, lai sistēmas mācītos tādā tempā, kas ir salīdzināms ar cilvēkiem?