3D-s világ okosabb mesterséges intelligencia-ügynökök számára

A Google DeepMind, az Alphabet leányvállalata, amely az általános mesterséges intelligencia irányába mutató alapvető előrelépésekre összpontosít, ma új, háromdimenziós virtuális világot ad ki, amely lehetővé teszi más kutatók számára, hogy tetszés szerint kísérletezzenek és módosítsanak.

A DeepMind Lab névre keresztelt új platform egy blokkszerű 3D-s, első személyű lövöldözős számítógépes játékra hasonlít. A világon belül az AI-ügynök egy lebegő gömb formáját ölti, amely képes érzékelni a környezetét, mozogni és egyszerű műveleteket végrehajtani. Az ügynökök különféle feladatok elvégzésére taníthatók a gépi tanulás egy olyan formájával, amely pozitív jutalmakkal jár. A platformhoz mellékelt egyszerű példafeladatok közé tartozik a labirintusban való navigálás, a gyümölcsgyűjtés és a szűk járatokon való áthaladás anélkül, hogy leesnének.

Igyekszünk kifejleszteni ezeket a mesterséges intelligencia ágenseket, amelyek megtanulhatnak jól teljesíteni a feladatok széles skálájában a környezet szemlélésétől és a történések megfigyelésétől kezdve – mondja Shane Legg, a DeepMind vezető tudósa és társalapítója.



A vállalat egy ideig belsőleg használja a korábban Labyrinth néven ismert környezet verzióit (lásd: „Hogyan tervezi a Google a mesterséges intelligencia megoldását”). Korábban az első nagy címlapokra került azáltal, hogy mesterséges intelligencia-ügynököket hozott létre, amelyek képesek próbálgatással megtanulni, hogyan kell játszani számos Atari videojátékkal (lásd a Google AI Masters Space Invaders című könyvét).

A nyitott és testreszabható 3D-s világ összetettebb és vizuálisan gazdagabb kihívásokat kínál az ügynökök számára, de a lehetséges feladatok sokkal szélesebb körét is jelenti. A DeepMind Lab olyan mesterséges intelligencia-algoritmusokhoz vezethet, amelyek képesek átvinni tanulásukat egyik feladatról a másikra.

Legg szerint az AI-ügynökök 3D-s környezetben való munkája szintén előnyös lehet a való világban működő rendszerek, például az ipari robotok vezérlésére szolgáló algoritmusok kifejlesztésében.

Sőt, az az ötlet, hogy olyan ügynököket hozzanak létre, akik az alapelvek alapján tanulnak meg egy szimulált világot, az emberek tanulási módjáról szóló kulcsfontosságú gondolatokhoz kapcsolódik, amit Legg akadémiai pályafutása során feltárt. Csakúgy, mint te vagy én gyerekként tanulnánk a világról, ez egy nagyon alapvető megközelítése ennek a tanulási és általánossági problémának, mondja Legg a DeepMind Labról.

Más AI-szakértők üdvözölték a DeepMind Lab elindítását. Nagyon jó, hogy több környezetet adnak ki – mondja Ilya Sutskevar, az OpenAI társalapítója és kutatási igazgatója. Minél több környezethez férnek hozzá a megerősítő tanulási ügynökök, annál gyorsabban halad előre a terület.

Zoubin Ghahrahmani , a Cambridge-i Egyetem professzora szerint a DeepMind Lab és más megerősítő tanulási platformok átláthatóbbá teszik a fejlődést azáltal, hogy lehetővé teszik a kutatók egymás ötletei tesztelését.

Gahrahmani azonban azt is megjegyzi, hogy a megerősítés jelenlegi megközelítései nem mindig felelnek meg az emberi képességeknek. Például általában sokkal kevesebb játékidőbe telik az embernek egy adott videojáték vagy társasjáték elsajátítása. A megerősítő tanulási megközelítések nagyon nem hatékonyak az adatokban, mondja. Hogyan érhetjük el, hogy a rendszerek olyan ütemben tanuljanak, mint az emberek?

elrejt

Tényleges Technológiák

Kategória

Nincs Kategorizálva

Technológia

Biotechnológia

Technikai Politika

Klímaváltozás

Ember És Technológia

Szilícium-Völgy

Számítástechnika

Mit News Magazin

Mesterséges Intelligencia

Tér

Okos Városok

Blockchain

Feature Story

Alumni Profil

Öregdiák Kapcsolat

Mit News Funkció

1865

Az Én Nézetem

77 Mass Ave

Ismerje Meg A Szerzőt

Profilok A Nagylelkűségben

Az Egyetemen Látható

Öregdiák Levelei

Hírek

Mit News Magazine

Választások 2020

Indexszel

A Kupola Alatt

Tűzoltótömlő

Végtelen Történetek

Pandémiás Technológiai Projekt

Az Elnöktől

Fedősztori

Képgaléria

Ajánlott