La inteligencia artificial se convirtió en aprender a 10 veces más rápido y más eficiente
Source:División de la empresa de Google, encargado de los desarrollos de la inteligencia artificial, informó sobre la creación de un nuevo método de aprendizaje de redes neuronales, en la que se combina el uso de algoritmos avanzados y de los viejos juegos de video. Como entorno de aprendizaje se utilizan los viejos videojuegos de Atari.
Los Desarrolladores de DeepMind (recordemos que estas personas han creado нейросеть AlphaGo, varias veces ganadora de los mejores jugadores de la lógica del juego) consideran que las máquinas son capaces de aprender de la misma manera como la gente. Con la ayuda de entrenamiento del sistema DMLab-30, creado en la base del juego Quake III y juegos de arcade de Atari (se utilizan 57 juegos diferentes), los ingenieros han desarrollado un nuevo algoritmo de aprendizaje de máquina IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures). Se permite a las partes de aprender de la ejecución de varias tareas, y luego compartir conocimientos entre ellos.
En gran medida En el nuevo sistema se basaba en la más primitiva de arquitectura de sistema A3C (Asynchronous Actor-Critic Agents), en la cual los agentes investigan el entorno y, a continuación, el proceso se detiene y se intercambian conocimientos con el componente central, el "discípulo". En cuanto a los IMPALA, los agentes puede ser mayor, y el propio proceso de aprendizaje tiene lugar un poco diferente. En ella, los agentes envían la información directamente a los dos "discípulos", que después de eso, y se comunican entre sí. Además, si en A3C el cálculo del gradiente de la función de pérdidas (en otras palabras, la discrepancia pronosticados y los valores calculados de los parámetros) se ocupan de los agentes, que envían información a la central, el núcleo, en el sistema IMPALA esta tarea se dedican a "los discípulos".
Ejemplo de un juego en el hombre:
Aquí se muestra cómo con la misma tarea se maneja el sistema de IMPALA:
Uno de los principales problemas relacionados con el desarrollo de la ia es el tiempo y la necesidad de que la alta capacidad de procesamiento. Incluso en condiciones de autonomía de las máquinas necesitan reglas que podrían seguir en el curso de sus propios experimentos y la búsqueda de vías de solución de las tareas. Como no podemos simplemente construir robots y liberar a su voluntad de aprender, los desarrolladores utilizan la simulación y métodos de aprendizaje profundo.
Para las modernas redes neuronales puedan aprender algo, tienen que procesar la enorme cantidad de información, en este caso, miles de millones de marcos. Y cuanto más rápido lo hacen, cuanto menos tiempo se dedica a la enseñanza.
Según los representantes de DeepMind, si hay suficiente número de procesadores IMPALA alcanza una producción de 250 000 fps, o de 21 mil millones de capacitación en día. Esto es un récord para tareas de este tipo, informa el portal The Next Web. Los desarrolladores comentan que su sistema de ia, cumple con la tarea mejor que máquinas similares y las personas.
En el futuro, tales algoritmos de ia, se puede utilizar en la robótica. Gracias a la optimización de los sistemas de aprendizaje automático, los robots serán más rápidos para adaptarse a su entorno y trabajar de forma más eficaz.
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