Post Thumbnail

Учёные обнаружили у ИИ новый феномен – “эффект тренировки в помещении”

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и других научных центров совершили неожиданное открытие в области обучения искусственного интеллекта, которое противоречит общепринятым подходам к тренировке ИИ-агентов.

Учёные обнаружили феномен, названный ими “эффектом тренировки в помещении” (indoor training effect). Вопреки традиционному мнению, что симулированная среда обучения должна максимально точно соответствовать реальным условиям работы, исследование показало: тренировка в полностью отличающейся, более предсказуемой среде может привести к лучшим результатам.

“Если мы учимся играть в теннис в закрытом помещении, где нет шума, мы можем легче освоить различные удары. Затем, перейдя в более шумную среду, например, на ветреный корт, у нас может быть более высокая вероятность хорошей игры, чем если бы мы начали обучение в ветреных условиях”, – объясняет Серена Боно, научный сотрудник MIT Media Lab и ведущий автор исследования.

Для проверки своей теории исследователи использовали игры Atari, модифицированные для включения элемента непредсказуемости. В частности, они экспериментировали с игрой Pac-Man, изменяя вероятности движения призраков. Результаты оказались неожиданными: ИИ-агент, обученный в версии игры без шума, показывал лучшие результаты в “шумной” среде, чем агент, тренировавшийся в условиях с помехами.

Это открытие особенно важно для развития домашней робототехники. Традиционно считалось, что робот, обученный выполнять бытовые задачи на фабрике, может неэффективно работать на кухне пользователя из-за различий в среде. Новое исследование предлагает принципиально иной подход к решению этой проблемы.

“Это совершенно новый взгляд на проблему. Вместо того чтобы пытаться сделать тренировочную среду максимально похожей на тестовую, мы можем создавать симулированные среды, где ИИ-агент учится даже лучше”, – отмечает соавтор исследования Спандан Мадан, аспирант Гарвардского университета.

Автор: AIvengo
5 лет я работаю с машинным обучением и искусственным интеллектом. И эта сфера не перестает меня удивлять, восхищать и интересовать.

Latest News

Как создать бесконечную вселенную одним текстовым промптом

Забудьте всё, что вы знали о создании игровых миров. Tencent только что выложила в open-source модель Hunyuan-GameCraft. Которая генерирует интерактивные виртуальные миры прямо на вашей видеокарте. Ссылка в описании. 1 текстовый промпт — и у вас бесконечная вселенная.

Как синхронизация 3 источников света защищает от подделок

Искусственный интеллект научился создавать видео подделки, которые невозможно отличить от реальности. И это огромная проблема и вопрос доверия в обществе. Но учёные из Корнелльского университета нашли гениальное решение. Они спрятали водяные знаки прямо в обычном освещении.

Хип-хоп, ушу и пекинская опера на церемонии открытия роботиады

В Китае прошли 1 Всемирные Игры Гуманоидных роботов на которых выступили 280 команд из 16 стран. Которые привезли более 500 андроидов. Получилась почти настоящая олимпиада для роботов со всеми атрибутами большого спорта.

Первая система LAARMA защищает животных на австралийских дорогах

В Австралии столкновения животных с автомобилями являются серьёзной проблемой для экосистемы этого континента. Теперь учёные нашли технологическое решение. 1 в мире придорожную систему LAARMA на базе искусственного интеллекта, которая защищает диких животных от опасных встреч с транспортом.

Nvidia представила семейство моделей Cosmos для робототехники

Компания Nvidia представила семейство моделей искусственного интеллекта Cosmos. Которые могут фундаментально изменить подход к созданию роботов и физических искусственный интеллект-агентов.