Новий алгоритм від Google DeepMind допоможе ШІ впоратися із забудькуватістю


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

У лютому 2015 року Google оголосила: штучний інтелект, створений у рамках проекту DeepMind, може пройти 49 ігор Atari. Це стало великим кроком вперед у розвитку машинного навчання, але також позначило велику проблему “катастрофічної забудькуватості”, коли нові завдання і адаптації записуються поверх попередніх.

Попри те, що ШІ міг пройти згадані ігри, його треба було кожного разу наново навчати, як у них грати, оскільки після переходу до наступної гри він дуже швидко забував, як грати в попередню. Це пояснюється тим, що штучні нейронні мережі здатні навчитися розв’язувати декілька задач, тільки якщо всі необхідні дані надаються одночасно. Мозок людини ж навчається послідовно.

Дослідники з DeepMind розробили алгоритм для розв’язання цієї проблеми, названий Elastic Weight Consolidation (EWC). В офіційному блозі DeepMind розповідається, що з EWC штучний інтелект тепер здатний послідовно вивчати декілька ігор підряд і зберігати в пам’яті інформацію про кожну з них.

Це означає перехід на наступний рівень розуміння того, як процеси, що відбуваються в людському мозку, можуть бути змодельовані за допомогою штучного інтелекту. Нагадаємо, що команда DeepMind раніше відкрила доступ до своєї платформи для машинного навчання, і будь-хто може долучитися до роботи з удосконалення ШІ.

Джерело: The Verge

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *