Ученые-роботы с искусственным интеллектом могут стать следующим проектом компании Google по искусственному интеллекту
Будут ли ученые ИИ в нашем будущем? (Pixabay / геральт)
В конце октября мы писали о нейронной машине Тьюринга, компьютере Google, настолько умном, что он может программировать себя. С тех пор стало ясно, что это только начало, и мы должны ожидать гораздо большего от DeepMind Technologies, малоизвестного стартапа, приобретенного Google, который разработал компьютер, похожий на человека, и выполняет миссию «Решить интеллект».
Обсуждая с MIT исследование DeepMind Technologies в будущем компьютеров, основатель Демис Хассабис подробно рассказал об исследованиях компании и упомянул, что хочет создать «ученых ИИ».
Он объяснил, что, хотя в настоящее время они работают над некоторыми более мелкими задачами искусственного интеллекта, такими как поиск способов применения методов DeepMind к существующим продуктам Google, таким как поиск и рекомендации YouTube, его планы на будущее больше, чем поисковая система лучше. Он мечтает создать «ученых» с искусственным интеллектом, которые могли бы разрабатывать и проверять свои гипотезы в лаборатории. Он упомянул, что у программного обеспечения DeepMind также есть будущее в области робототехники.
«Одна из причин, по которой у нас мало роботов, выполняющих более полезные дела, заключается в том, что они обычно заранее запрограммированы», - сказал он MIT. «Они очень плохо справляются с неожиданностями и узнают новое».
DeepMind разработала программное обеспечение, которое учится, предпринимая действия и получая обратную связь об их эффектах, комбинируя «глубокое обучение» с «обучением с подкреплением», с которым исследователи возились, но не смогли использовать так же, как DeepMind в течение десятилетий. DeepMind Software научилась играть в классические игры Atari Pong, Breakout и Enduro лучше, чем человек-эксперт, даже не имея информации о том, как играть.
Нейронная машина Тьюринга, о которой мы писали в октябре, также решала простые обучающие задачи. В тестах, когда компьютер просили научиться копировать блоки двоичных данных и научиться запоминать и сортировать списки данных, было обнаружено, что компьютер учился быстрее и производил более длинные блоки данных с меньшим количеством ошибок, чем более простые нейронные сети.
Если DeepMind объединит этот тип технологии обучения с робототехникой, «ученые ИИ» могут стать очень реальным будущим.
комментариев