Как гласит народная мудрость, «ученье свет, а неученье тьма». Видимо, такого же принципа придерживаются и специалисты компании Google, ответственные за развитие DeepMind. Им, скорее всего, показалось, что ИИ недостаточно быстро усваивает новую информацию и приобретает новые навыки, поэтому они разработали алгоритм, ускоряющий процессы распознавания, узнавания и систематизации новых знаний.

«Ускоритель» получил название UNREAL (Unsupervised Reinforcement and Auxiliary Learning), и его работа уже прошла успешную серию тестов на более чем пятидесяти играх для компьютера Atari и среде трехмерного лабиринта Labyrinth, состоящей из тринадцати уровней.

Ускорение процесса обучения было достигнуто путем внедрения двух инновационных моментов. Во-первых, был изменен подход, отвечающий за изучение того, как те или иные действия взаимодействуют с отображаемым на экране. Если раньше в процессе обучения DeepMind учился прогнозировать, к чему может привести то или иное действие, то сейчас ИИ будет основываться на предыдущем опыте и с похожими по свойствам объектами (скажем, с яблоком и грушей), уже не нужно будет отводить так много времени на изучение. Свойства одного будут экстраполироваться на свойства другого, дополняясь там, где есть значительные различия.

Вторая технология основана на возможности повторного анализа уже произошедших ситуаций, в ходе которых системой был приобретен тот или иной опыт. При этом система может вспоминать и те моменты, когда ей был получен отрицательный результат, что помогает избежать тех же ошибок в новых ситуациях.

В скором времени разработчики планируют адаптировать UNREAL к действиям в более сложной окружающей среде, нежели компьютерные игры и трехмерные лабиринты, что позволит использовать быстрообучаемые системы искусственного интеллекта в реальном мире для решения множества задач.

Источник