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Intelligence artificielle DeepMind apprend à prédire l'avenir sur la base du passé

De nombreux systèmes d'intelligence artificielleatteindre des objectifs basés sur des idées sur le monde basées sur l'expérience passée. Ils les généralisent et les déplacent vers de nouvelles situations, ce qui leur permet d'effectuer des tâches même dans des conditions qu'ils n'avaient pas rencontrées auparavant. Et si, à la suite de ces actions, «la mission est terminée», l'IA reçoit une certaine «récompense». Cette méthode d'apprentissage est appelée apprentissage par renforcement. Cependant, cette méthode d'enseignement de l'intelligence artificielle convient également non seulement pour acquérir de nouvelles connaissances, mais aussi pour prédire l'avenir.

L'IA apprend à prédire l'avenir. Et ensuite?

Comment l'IA peut-elle prédire l'avenir?

Des chercheurs de DeepMind etTout en étudiant la dynamique du modèle de récompense, l'Université de Toronto a mis en place l'IA de telle manière que, sur la base de l'expérience passée, elle ne prendrait aucune mesure, mais la prédirait sur la base de cas similaires connus. Dans ce contexte, il n'est pas question d'une prédiction à part entière des événements. Maintenant, le modèle explore seulement les possibilités non évidentes de disposer des objets à l'avenir, compte tenu de leur vitesse non linéaire et de leur trajectoire d'enroulement.

Modèle de comportement de l'IA appelé Dreamer etIl se compose de cinq éléments de base. Le premier est un élément représentatif qui observe l'objet et détermine ses actions futures. Le second est un module de transition, qui prévoit l'état possible de l'objet, ne connaissant pas leurs propriétés initiales. Le module de surveillance de l'état actuel fournit des signaux de rétroaction, qui est couplé avec le module d'observation de l'état final, ce qui vous permet de comparer la prédiction avec le résultat. Eh bien, l'élément couronnement de ce système complexe est l'élément incitatif.

Dans un certain nombre d'expériences, les scientifiques ont testéDreamer sur 20 tâches dans le programme DeepMind Control Suite. Au début, ils l'ont formé avec une puce graphique Nvidia V100 et dix cœurs de processeur. Chaque cycle de formation a duré 9 heures. En comparaison, PlaNet, le prédécesseur de Dreamer, a obtenu des résultats similaires en 17 heures. En conséquence, Dreamer a pu utiliser les modèles étudiés pour tirer des conclusions sur les résultats possibles et l'a fait assez précisément. Et que pensez-vous, avec quelle précision l'IA peut-elle prédire l'avenir? Et est-il possible de faire une telle prévision du tout? Écrivez à ce sujet dans notre chat dans Telegram.

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L'IA existe depuis longtempsles données volumineuses pour analyser la situation et prévoir les résultats, mais elles sont spécifiquement conçues pour travailler avec, ce qui est logique, une grande quantité d'informations qui doivent être étudiées à l'avance. Dreamer a développé un algorithme qui ne peut prédire le résultat pas pire que les systèmes spécialisés. Oui, pour le moment, l'IA ne prédit que la position des objets se déplaçant au hasard, mais elle a également une portée possible.

Par exemple, des modèles comme Dreamer peuventutiliser pour la planification à court terme. Autrement dit, il sera en mesure, sur la base des données des travaux du département de l'entreprise, de prédire ce qu'ils réaliseront à l'avenir avec des indicateurs de performance et un calendrier donnés. Il sera alors possible d'optimiser les activités des personnes pour que «l'avenir a changé» et que leurs performances se soient améliorées.