Разработчики системы искусственного интеллекта из компании Baidu достигли важной вехи в своей работе, обучая виртуальный агент ИИ ориентироваться в системе двух координат (2D) с помощью естественного языка команд, первоначально используя принцип «поощрения и наказания».
Наиболее важным достижением, по мнению ученых, является то, что агент выработал способность контрольного обучения, которая, по сути, означает, что агент ИИ освоил базовое восприятие грамматики языка. Мы этого не помним, но именно так родители учили нас, когда мы были маленькими. Детям показывают картинки, повторяют слова и, в конце концов, при достаточно позитивной мотивации, ребенок может связать эти слова с образами.
Серьезным достижением Baidu является способность агента в рамках своей ситуации применять ранее освоенные команды, ведь известно, что компьютеры не великие мастера в использовании освоенных ранее знаний в новой ситуации. Вот как исследователи объясняют отличия своей системы:
«Для человека очень легко использовать ранее полученные навыки в новой задаче, но это все еще сложно для сегодняшнего поколения обучаемых машин. Хотя машины могут знать, как выглядит «плод папайя», они не могут выполнить задание «разрезать ножом плод папайя», если только они не были явным образом обучены с содержащим эту команду набором данных. Напротив, наш агент продемонстрировал, что он знает, как выглядит плод папайя, а также способен успешно выполнить задачу «разрезать ножом Х», без явного обучения «разрезать ножом плод папайя».
Умение обобщенно применять полученные ранее навыки является для ИИ серьезным достижением.
Комментарии
(0) Добавить комментарий