Учёные обнаружили у ИИ новый феномен — «эффект тренировки в помещении»

Post Thumbnail

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.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.