Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной?

Многие изо нас помнят и знают, какими бывают детские сады. Комнаты с целью обучения напичканы игрушками и пазлами, музыкой и книгами, цветами и аж иногда котами, являя таким образом с достатк и пышный мир, с которым дети могут дуться и учиться играя. Но вопреки расхожему мнению, игрище детей далеко не проста. Они безвыгодный просто веселятся — они обучаются, приобретают интуиция мира. За счет игры в разнообразной и восхитительной вселенной автор этих строк лелеем многогогранный интеллект ребенка.

Зачем бы не учить ИИ таким но образом?

Не так давно торговый институт OpenAI открыл виртуальный круги для ИИ, чтобы он его исследовал и играл с ним. Стремление проекта Universe (Вселенная) такая а большая, как и его название: посоветовать отдельный ИИ выполнять любую задачу, которую особа может выполнить при помощи компьютера.

Обучая отдельных агентов ИИ успевать в различных задачах реального мира, OpenAI надеется послужить источником нас на шаг ближе к сообразно-настоящему разумным ботам — которые обладают гибкими навыками рассуждения по всей видимости тех, которые имеем мы.

Рассудок общего уровня

Нет никаких сомнений в волюм, что ИИ становится пугающе умным.

Сегодня компьютеры могут точно видеть, слышать и переключать языки, иногда даже опережая людей. Не более чем в начале этого года, в серии громких игр в го, AlphaGo через DeepMind разгромил 18-кратного чемпиона таблица Ли Седоля, на десять полет раньше, чем ожидали некоторые эксперты.

Хотя правда в том, что ИИ хороши в точности настолько, насколько их научили. Попросите AlphaGo дать в шахматы, и программа вероятнее всего после-машинному растеряется, даже если вас объясните ей правила в мельчайших подробностях.

В (течение того времени что наши системы ИИ — сверхэффективные лошадки к одного трюка. Виновен в этом частью метод обучения: исследователи начинают с чистого листа ИИ, проводя его сквозь миллионы испытаний, пока он далеко не преуспеет в одной задаче и не решит ее. ИИ вовек не испытывает что-то пока еще, так как он узнает, на правах решить любую другую проблему?

В надежде добраться до интеллекта общего уровня — способного получи человеческом уровне использовать полученный опытность для решения новых проблем — ИИ нужно транспортировать свой опыт в решение других задач. И видишь в этом им поможет Universe. Испытывая окружени, полный различных сценариев, ученые OpenAI надеются, кое-что ИИ получит знание о мире и гибкие знания решения проблем, которые позволят ему «думать», а безграмотный застревать навечно в единственной петле.

Чудный новый мир

По своей сути, Universe сие мощная платформа, которая включает тысячи сред, в соответствии с нормой обеспечивающих стандартные методы для обучения агентов ИИ. Суще программной платформой, Universe обеспечивает площадку к запуска чужого программного обеспечения, в надежде программы обучались в разных средах — Atari и флеш-зрелище, приложения и веб-сайты, например, сделано приняты.

Впереди будут и другие.

В теории Universe может привести в действие любое программное обеспечение под какой угодно компьютер, позволяя ученым вставлять и учить (кого) свои ИИ по желанию. Сие как отправить ребенка в летний табор: выбираешь свою нишу, тип деятельности, ждешь, временно он ее освоит, затем другую и в такой степени далее, искупаться и повторить.

В Universe ИИ взаимодействует с виртуальным сообща так, как люди используют принтсервер: он «видит» пиксели на экране и использует виртуальную клавиатуру и мышь, с тем чтобы вводить команды.

Это стало возможным вследствие Virtual Network Computing (VNC), по сути, систему совместного использования рабочего стола, которая позволяет проявлять движения клавиатуры и мыши с одного компьютера (ИИ) другому (атмосфер обучения). При изменении окружающей среды, VNC отправляет обновленные скриншоты назад ИИ, что позволяет ему делать следующий шаг. VNC выступает как шары и руки ИИ.

Как происходит преподавание?

Все ИИ, что подключены к Universe, обучаются присутствие помощи так называемого обучения с подкреплением, мощного метода, что привел к успеху AlphaGo. Под сим термином скрывается, впрочем, то, не хуже кого мы, люди, тренируем дельфинов, собак и аж детей. Это обучение методом проб и ошибок: выберите произво, и если вас за него вознаградили, продолжайте в томик же духе. Если нет, попробуйте точно-нибудь еще.

Вместо того чтоб начинать с совершенно пустого ИИ, исследователи бывало дают им импульс, позволяя им «смотреть», во вкусе люди решают задачу. Это позволяет ИИ выковать первое впечатление и иметь более полное демонстрирование о том, как оптимизировать свои решения.

Тривиум с подкреплением уже используется во многих приложениях ИИ. В середке Universe, впрочем, сила этой технологии раскрывается сверху полную. Поскольку ИИ может перелетать между играми и приложениями, он может позаимствовать изученное в одном приложении и запросто ставить на службу его, чтобы разобраться в другом — сие назвали «трансферное обучение» или «обучение с переносом». Таковой навык непросто освоить, но некто необходимо на дороге к разумным машинам.

Согласно данным OpenAI, мы медленно тама движемся: некоторые из их агентов поуже показывают признаки переноса обучения с одной игры с вождением в другую.

Через игр к миру битов

Как и многие часть разработчики ИИ, OpenAI использует зрелище, чтобы подтолкнуть Universe, не нехитро так: их просто оценить с позиции успеха. Ибо игры измеряются различными статистиками и оценками, концепция может запросто использовать эти цифры, пусть оценить прогресс ИИ и вознаградить его соответствующим образом. Сие крайне важно для обучения с подкреплением.

Поелику Universe полагается на пиксели и клавиатуры, народ тоже могут играть в игры получи платформе. Эти сеансы записываются и обеспечивают имманентный уровень для оценки выступлений ИИ (неплохая работенка, ведь верно?).

Но игры — это лишь малая рубрика нашего взаимодействия с цифровым миром, и Universe ранее выходит за свои ограничения с проектом Mini World of Bits («Мини-долина) (земная битов»). Биты — это собрание различных взаимодействий с браузерами, с которыми пишущий эти строки сталкиваемся, бороздя пучины Интернета: рано или поздно вводим текст или выбирает опции с выпадающих меню, нажимая «отправить».

Сии задачи, хоть и простые, формируют основа основ того, как мы подключаемся к сокровищнице подо названием Сеть. OpenAI хочет, затем чтоб ИИ свободно перемещался по Интернету — (пред)положим, мог заказать билет на самолетик. В одной из сред Universe исследователи поуже дают ИИ желаемое расписание букинга и учат его копошиться рейсы на различных авиалиниях.

И сие только начало.

Universe только растет и ширится. Площадка Malmo от Microsoft, которая использует Minecraft ради обучения ИИ, должна интегрироваться с Universe. Популярная шалость со складыванием белка fold.it, приложения угоду кому) Android, игры на HTML5 и многое другое стоят в очереди.

Выходец с того света в машине

Итак, теперь мы можем вытверживать ИИ играть в различные игры и просматривать веб. Великое занятие, подумаешь. Приведет ли это нас к интеллекту общего уровня?

Будто, и дорога будет долгой.

Но ИИ, кто знает, как выиграть в любую игру, которую вас ему подбросите, умеет только варить логически и в несколько шагов добиваться победы. ИИ, некоторый может передвигаться по хаотическому миру GTA V, уж должен понимать основы физики реального решетка, жестокости и ответных мер. ИИ, какой-никакой может работать в Интернете, уже знает, в духе люди обычно общаются друг с другом и может использовать в своих интере эти знания, чтобы получить информацию, разбудить свою собственную веб-идентичность то есть (т. е.) даже заглянуть в вашу.

Каждый сутки мы учимся, играем, работаем и растем в цифровом царстве. Чтобы многих мир нулей и единичек приблизительно же реален, как и тот, в котором да мы с тобой родились. Теперь, когда ИИ имеет ход к этому цифровому миру, пришла его последовательность расти. Давайте посмотрим, как у черта на куличках он сможет зайти.

Источник: hi-news.ru