Kako Naučiti Umjetnu Inteligenciju Raditi Sve U Digitalnom Svemiru? - Alternativni Prikaz

Sadržaj:

Kako Naučiti Umjetnu Inteligenciju Raditi Sve U Digitalnom Svemiru? - Alternativni Prikaz
Kako Naučiti Umjetnu Inteligenciju Raditi Sve U Digitalnom Svemiru? - Alternativni Prikaz

Video: Kako Naučiti Umjetnu Inteligenciju Raditi Sve U Digitalnom Svemiru? - Alternativni Prikaz

Video: Kako Naučiti Umjetnu Inteligenciju Raditi Sve U Digitalnom Svemiru? - Alternativni Prikaz
Video: [webinar] Učenje i poučavanje uz umjetnu inteligenciju [31.5.2021.] 2024, Svibanj
Anonim

Mnogi od nas pamte i znaju što su vrtići. Učionice su prepune igračaka i zagonetki, glazbe i knjiga, cvijeća, a ponekad čak i mačaka, predstavljajući tako bogat i bujan svijet u kojem se djeca mogu igrati i učiti kroz igru. No, suprotno uvriježenom mišljenju, igra djece nije daleko od lakoće. Ne zabavljaju se samo - uče, stječu razumijevanje svijeta. Igrajući se u raznovrsnom i ugodnom svemiru, njegujemo djetetovu višestruku inteligenciju.

Zašto ne naučiti AI na isti način?

Ne tako davno, neprofitni institut OpenAI otvorio je virtualni svijet da AI istraži i igra se s njim. Cilj projekta Universe velik je koliko i njegov naziv: naučiti jednog AI da obavlja bilo koji zadatak koji osoba može obaviti pomoću računala.

Trenirajući pojedinačne AI agente za izvrsnost u raznim stvarnim zadacima, OpenAI se nada da će nas korak približiti istinski inteligentnim robotima - sa fleksibilnim vještinama razmišljanja kao i mi.

Inteligencija opće razine

Nema sumnje da AI postaje zastrašujuće pametan.

Promotivni video:

Računala sada mogu točno vidjeti, čuti i prevoditi jezike, ponekad čak i ispred ljudi. Nešto ranije ove godine, u nizu visokih igara na putu, DeepMind-ov AlphaGo pobijedio je 18-godišnjeg svjetskog prvaka Lee Sedol, deset godina ranije nego što su neki stručnjaci očekivali.

Ali istina je da su AI jednako dobri koliko i poučeni. Zamolite AlphaGo da igra šah, a program će se najvjerojatnije zbuniti na strojni način, čak i ako mu detaljno objasnite pravila.

Do sada su naši AI sustavi super efikasni konji za jedan trik. Djelomično je kriva metoda podučavanja: istraživači započinju s praznom plohom AI-ja, vodeći je kroz milion pokusa, sve dok ne uspije i ne riješi jedan problem. AI nikad ne doživljava nešto drugo, pa kako znati kako riješiti bilo koji drugi problem?

Da bi došao do inteligencije opće razine - sposobne koristiti iskustvo stečeno na ljudskoj razini za rješavanje novih problema - AI mora svoje iskustvo prenijeti na rješavanje drugih problema. I Svemir će im pomoći u tome. Doživljavajući svijet prepun različitih scenarija, OpenAI znanstvenici nadaju se da će AI steći znanje o svijetu i fleksibilne vještine rješavanja problema koje će mu omogućiti da "razmišlja", a ne da se zauvijek zaglavi u jednoj petlji.

Hrabri novi svijet

U osnovi, Universe je moćna platforma koja uključuje tisuće okruženja, u pravilu pruža standardne metode za obuku AI agenata. Kao softverska platforma, Universe pruža platformu za pokretanje tuđeg softvera kako bi programi mogli učiti u različitim okruženjima - na primjer, Atari i flash igre, aplikacije i web stranice već su usvojene.

Pred nama će biti drugi.

Teoretski, svemir može pokrenuti bilo koji softver na bilo kojem računalu, omogućujući znanstvenicima da ulažu i uvježbavaju svoje AI po volji. To je poput slanja djeteta u ljetni kamp: odaberete svoju nišu, vrstu aktivnosti, pričekate da ga savlada, pa onda drugu i tako dalje, napravite dip i ponovite.

U svemiru, AI djeluje s virtualnim svijetom na isti način na koji ljudi koriste računalo: on "vidi" piksele na zaslonu i koristi virtualnu tipkovnicu i miš za unošenje naredbi.

To omogućuje virtualno računanje mreže (VNC), u osnovi sustav za dijeljenje na radnoj površini koji omogućava prijenos pokreta tipkovnice i miša s jednog računala (AI) na drugo (okruženje za učenje). Kada se okruženje promijeni, VNC šalje ažurirane snimke zaslona na AI, omogućavajući mu sljedeći korak. VNC djeluje kao oči i ruke AI.

Kako se odvija trening?

Svi AI-ovi koji su povezani sa Svemirom osposobljeni su koristeći se učenjem pojačanja, snažnom tehnikom koja je dovela do uspjeha AlphaGo-a. Međutim, ovaj izraz skriva način na koji ljudi treniramo delfine, pse, pa čak i djecu. Ovo je učenje pokušajem i pogreškama: odaberite radnju i ako ste nagrađeni za to, nastavite s dobrim djelom. Ako ne, pokušajte nešto drugo.

Umjesto da započnu s potpuno praznim AI, istraživači ih ponekad pojačavaju puštajući ih da „gledaju“kako ljudi rješavaju problem. To omogućava AI da stvori prvi dojam i bolje razumijevanje kako optimizirati svoje odluke.

Učenje ojačanja već se koristi u mnogim aplikacijama AI. Unutar Svemira, međutim, snaga ove tehnologije otkriva se do kraja. Budući da AI može preskočiti između igara i aplikacija, može uzeti ono što je naučio u jednoj aplikaciji i lako to iskoristiti da to shvati u drugom - zvanom transferno učenje ili prijenos učenja. Ovu vještinu nije lako savladati, ali je na putu ka inteligentnim automobilima ključna.

Polako se krećemo tamo, prema OpenAI: neki od njihovih agenata već pokazuju znakove prebacivanja učenja s jedne vožnje na drugu.

Od igara do svijeta otkucaja

Kao i mnogi drugi programeri AI, OpenAI koristi igre kako bi pokrenuo Universe s razlogom: jednostavno ih mjeri u smislu uspjeha. Budući da se igre mjere različitim statistikama i rezultatima, sustav može lako koristiti te brojeve za odmjeravanje napretka AI i nagrađivanje u skladu s tim. Ovo je neophodno za učenje ojačanja.

Budući da se svemir oslanja na piksele i tipkovnice, ljudi mogu igrati igre na platformi. Ove sesije se snimaju i daju polaznu osnovu za ocjenu performansi AI (nije loše, priznajte).

No igre su samo mali dio naše interakcije s digitalnim svijetom, a svemir se već kreće izvan svojih granica projektom Mini World of Bits. Bitovi su zbirka različitih interakcija preglednika na koje nailazimo dok surfamo webom: kada upišemo tekst ili odaberemo opcije iz padajućih izbornika klikom na Pošaljite.

Ovi zadaci, iako su jednostavni, čine temelj kako se povezujemo s riznicom Weba. OpenAI želi da se AI slobodno kreće Internetom - na primjer, može naručiti avionsku kartu. U jednom od okruženja svemira, istraživači već daju AI željenom rasporedu rezervacija i podučavaju ga da pretražuje letove raznih aviokompanija.

A ovo je tek početak.

Svemir samo raste i širi se. Microsoftova platforma Malmo, koja koristi Minecraft za obuku AI, mora se integrirati sa Svemirom. Popularna bjelančevina igra fold.it, Android aplikacije, HTML5 igre i još mnogo toga čekaju na redu.

Duh u autu

Dakle, sada možemo naučiti AI igrati različite igre i surfati webom. Sjajna stvar, samo mislite. Hoće li nas to odvesti do opće inteligencije?

Možda će put biti dug.

Ali AI koji zna pobijediti u bilo kojoj igri na koju baciš može razmišljati samo logično i postići pobjedu u nekoliko koraka. AI koji može upravljati kaotičnim svijetom GTA V već bi trebao razumjeti osnove fizike u stvarnom svijetu, nasilja i odmazde. AI koji se može izvoditi na Internetu već zna kako ljudi obično komuniciraju jedni s drugima i može to znanje koristiti za dobivanje informacija, stvaranje vlastitog web identiteta ili čak zaviriti u svoj.

Svakog dana učimo, igramo, radimo i rastemo u digitalnom carstvu. Za mnoge je svijet onih i nula stvaran kao onaj u kojem smo rođeni. Sada kada AI ima pristup ovom digitalnom svijetu, red je da to raste. Da vidimo koliko daleko može otići.

ILYA KHEL