Первый Неофициальный
- Digital, Статьи дня, Технологии

Искусственный интеллект учится воображению и прогнозированию

Исследователи DeepMind (филиал Google в Лондоне), работая над различными составляющими искусственного интеллекта, написали алгоритмы, позволяющие «использовать свое воображение, чтоб планировать будущие шаги» («use their ‘imagination’ to plan ahead»).

Такой алгоритм способствует более успешному выполнению задач, чем ИИ без воображения. В публикации на своем сайте исследователи DeepMind дают краткий обзор «новых вариантов подходов к планированию на основе воображения». Так называемые агенты, дополняющие воображение, или I2As используют внутренний «кодировщик воображения», который помогает ИИ выбрать оптимальные прогнозы в зависимости от ситуации.
Исследователи утверждают, что датчик воображения позволяет ИИ как бы представить машине разнообразные ходы, прежде чем совершить реальное действие.
Недавно основатель DeepMind Демис Хассабис (Demis Hassabis) написал статью, опубликованную в газете Нейрон (Neuron) о том, как развитие ИИ общего назначения зависит от понимания и кодирования человеческих способностей, таких как воображение, любопытство и память в ИИ. Применяя эти гипотезы его компания, похоже, продвигается вперед по крайней мере в одной из догадок Демиса.
«Агенты I2A», во всяком случае, «на бумаге» были протестированы в разных ситуациях, чтобы проверить свои интеллектуальные способности. Ученые, в частности, использовали игру-головоломку Sokoban и игра по управлению космическим кораблем. Sokoban — игра-головоломка, в которой маленький инопланетянин должен расставлять коробки по нужным местам внутри лабиринта. Если совершается ошибка, и предмет оказывается в неверной позиции, сдвинуть его уже невозможно, а игра заканчивается.

Исследователи дали машине только один шанс, запрограммировав игру так, чтобы новый уровень каждый раз генерировался заново. Таким образом они побуждали агента пробовать разные стратегии «в голове», прежде чем тестировать их в реальной среде. Поставив ИИ-агента «с воображением» в «неудобное положение, они дали ему задачу решить головоломку.

Прежде чем совершить ход алгоритм машины как бы продумывали про себя, в какую сторону лучше толкнуть ящик, чтобы выиграть. В результате I2As с внутренним планированием справлялись с задачей быстрее и за меньшее количество ходов, чем ИИ-агенты без такового.

Они научились ориентироваться в головоломках, обладая куда меньшим опытом, но при этом извлекая больше информации из своих внутренних симуляций. Когда исследователи добавили компонент «менеджер», который помог создать план, такая машина научилась решать задачи еще эффективнее с меньшим количеством шагов».
Разумеется, тип воображения, описанный учеными, не может сравниться с человеческим, но он показывает, что ИИ способен извлечь выгоду, представляя сначала себе различные сценарии перед тем, как действовать.
Как пишет Хассабис в газете «Нейрон», создание агентов с воображением, которые могут соперничать с человеческими возможностями, «пожалуй, является самой сложной задачей для исследования ИИ: как создать агента, который может планировать иерархически, по-настоящему творчески, способный генерировать решения, ускользающие даже от человеческого разума».

Есть надежда, что, продвигаясь шаг за шагом, мы сможем добиться результата.

Оригинал публикации: https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2017/07/24/googles-deepmind-made-ai-can-imagine-future/#.tnw_uZx1tzmk

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Чтобы подписаться на канал 1neof в Telegram, достаточно пройти по ссылке https://telegram.me/firstneof с любого устройства, на котором установлен мессенджер, и присоединиться при помощи кнопки Join внизу экрана.

Добавить комментарий