Новое в клипарте

Новая технология «чёрного ящика» поможет создать более мощные системы ИИ

Новая технология «чёрного ящика» поможет создать более мощные системы ИИ

Не так просто обучать нейронные сети. Даже если их не сложно реализовать, то для подготовки может потребоваться несколько часов, независимо от того, какие вычислительные мощности имеются. У исследователей OpenAI, возможно, есть лучшее решение: забыть о многих привычных правилах. Они разработали стратегию эволюции, которая обещает сделать системы ИИ более мощными. Вместо того, чтобы использовать стандартную процедуру обучения, они придумали «чёрный ящик», где можно забыть о нейронных сетях и связях с окружающей средой. Речь идёт об оптимизации данной функции в условиях изоляции и её использовании по мере необходимости.

Новая технология «чёрного ящика» поможет создать более мощные системы ИИ

Система начинает работать со многими случайными параметрами, делает догадки, а затем готовит последующие догадки в пользу более успешных решений, постепенно сводя всё к идеальному ответу. Можно начать с миллиона чисел, но в итоге останется только одно.

Всё это звучит немного загадочно, но преимущества очевидны. Эта технология устраняет многие традиционные проблемы в обучении нейронных сетей, делая код более простым в реализации и примерно в два-три раза быстрее. В ходе тестирования большой суперкомпьютер с 1 тысячью 440 ядрами смог за 10 минут обучить гуманоидов ходьбе, в то время как обычно на это уходило 10 часов, и даже «скромная» система с 720 ядрами могла за 1 час сделать то, на что для 32-ядерной системы ушёл бы целый день.

Пройдёт много времени, прежде чем технологию «чёрного ящика» начнут применять в реальных системах ИИ. Но перспективы очевидны: операторы нейронных сетей вместо обучения систем смогут тратить больше времени на их использование. Поскольку компьютеры становятся всё быстрее, это повышает шансы того, что такое обучение может быть эффективно внедрено в практику. В конечном итоге можно будет увидеть роботов, которые могут быстро адаптироваться к новым задачам и учиться на ошибках.

Источник

Поделиться:

Категории сайта

Новости