Искусственный интеллект DeepMind обучается задачам непосредственно на основе человеческого ввода.

Революция в обучении ИИ: инновационный подход DeepMind

Компания Google DeepMind представила революционную систему ИИ-агента, способного обучаться у человеческих наставников через процесс, называемый культурной передачей. Этот инновационный метод позволяет ИИ не только подражать наблюдаемым действиям, но и запоминать эти усвоенные навыки даже спустя время после демонстрации.

Недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature, подчеркивает, как этот новый вид имитационного обучения повышает эффективность передачи навыков моделям ИИ. Это можно сравнить с обучением через инструкционное видео: вы усваиваете материал, применяете полученные знания и сохраняете уроки для будущего использования.

Эффективность этого процесса "имитации с малым количеством примеров" была продемонстрирована в смоделированной среде под названием GoalCycle3D, где ИИ-агент успешно учился выполнять задачи от человеческого демонстратора, несмотря на отсутствие предыдущих взаимодействий с людьми. Уникально, что агент смог выполнять продемонстрированные задачи и запоминать эти навыки даже после ухода человеческого инструктора.

Практическое применение исследований

Исследования DeepMind имеют огромные последствия, особенно в области робототехники. Например, это может упростить обучение задачам, таким как поднятие и установка коробок, позволяя автоматизированным системам обучаться непосредственно на основе человеческих указаний. Этот метод также обещает улучшить системы обслуживания клиентов, позволяя им интерактивно обучаться и адаптироваться для предоставления более персонализированной поддержки.

Решение проблем в обучении ИИ

Статья DeepMind подчеркивает важность этого нового метода обучения в реальных приложениях, особенно в случаях, когда сбор данных от человека дорог и полон переменных. Кроме того, этот метод предлагает решение проблем с конфиденциальностью, так как позволяет ИИ обучаться в режиме реального времени на основе непосредственного наблюдения, без необходимости хранения больших объемов данных.

Исторически исследования, связанные с обучением ИИ через подражание, сосредотачивались на отдельных задачах и не обеспечивали достаточной возможности для многозадачных "обучающихся с малым количеством примеров". Новый подход использует агентную систему с нейронной сетью, обучаемую с помощью техник глубокого подкрепляющего обучения. DeepMind утверждает, что эта стратегия может способствовать культурной эволюции в алгоритмическом развитии искусственного общего интеллекта.

Однако у этой новой концепции есть и ограничения. Одним из ключевых вопросов является возможность ошибочного обобщения наблюдаемых действий ИИ-агентом. Кроме того, тренировочные сценарии, используемые в исследовании, были относительно простыми, что указывает на необходимость дальнейших исследований с более широким кругом сценариев для оценки более широкой применимости этой техники.

Благодаря этой передовой работе DeepMind не только переосмысливает ландшафт обучения ИИ, но и прокладывает путь для будущих инноваций в этой области. Сочетание обучения в режиме реального времени с современными возможностями нейронных сетей может стать основой новой эпохи в развитии искусственного интеллекта.