Новият многозадачен ИИ на DeepMind се учи с рекордна скорост
Отделът по изкуствен интелект DeepMind на Гугъл, създаде нов способ за образование на невронните мрежи, съчетаващ най-съвременни логаритми с известни игри.
Това е новата компютърна система IMPALA , която по едно и също време извършва няколко процеса, а съответния случай, играе 57 игри на Atari и натрупа опит.
Създателите на невронната мрежа AlphaGo, която на няколко пъти победи международните първенци в играта Го, смятат, че машината може да стартира да се учи като хората. С помощта на подготвителната система DMLab-30, основана на екшън-играта Quake III и аркадните игри на Atari, екипът от експерти сътвори новата архитектура IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures).
IMPALA споделя опита, получен по време на образованието с група изкуствени интелекти, като по този метод, взаимното образование е неведнъж по-бързо. Системата минава игрите освен 10 пъти по-ефективно от всички създавани до момента компютърни модели, само че и играе по едно и също време голям брой видеоигри.
За работата на IMPALA е нужен мощен хардуер, който да обработва огромния размер информация, в тази ситуация – милиарди фрагменти. Колкото по-бързо се прави обработката на информацията, толкоз по-бързо се учи новият изкуствен интелект.
Представителите на DeepMind обявиха, че при съществуването на задоволителен брой процесори, IMPALA доближава продуктивност от 250 000 фрагмента в секунда или 21 милиарда фрагмента на денонощие. Това е безспорен връх при дилемите от сходен жанр.
Това е новата компютърна система IMPALA , която по едно и също време извършва няколко процеса, а съответния случай, играе 57 игри на Atari и натрупа опит.
Създателите на невронната мрежа AlphaGo, която на няколко пъти победи международните първенци в играта Го, смятат, че машината може да стартира да се учи като хората. С помощта на подготвителната система DMLab-30, основана на екшън-играта Quake III и аркадните игри на Atari, екипът от експерти сътвори новата архитектура IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architectures).
IMPALA споделя опита, получен по време на образованието с група изкуствени интелекти, като по този метод, взаимното образование е неведнъж по-бързо. Системата минава игрите освен 10 пъти по-ефективно от всички създавани до момента компютърни модели, само че и играе по едно и също време голям брой видеоигри.
За работата на IMPALA е нужен мощен хардуер, който да обработва огромния размер информация, в тази ситуация – милиарди фрагменти. Колкото по-бързо се прави обработката на информацията, толкоз по-бързо се учи новият изкуствен интелект.
Представителите на DeepMind обявиха, че при съществуването на задоволителен брой процесори, IMPALA доближава продуктивност от 250 000 фрагмента в секунда или 21 милиарда фрагмента на денонощие. Това е безспорен връх при дилемите от сходен жанр.
Източник: kaldata.com
КОМЕНТАРИ