358
DARPA виділила $65 млн на ШІ, що нескінченно навчається
— Технології&Авто
Дослідне оборонне агентство DARPA хоче змінити принцип роботи штучного інтелекту за допомогою програми L2M або «нескінченного навчання», яка дозволить машині безупинно вдосконалюватися, пристосовуватися до нових завдань і розуміти, що і коли вивчати.
«Ми хочемо домогтися жорсткості автомата з гнучкістю людини», — заявила директор програми Хава Зігельман. DARPA виділила $65 млн і вже відібрала 16 груп на 4-річний проект, але ще є вакансії.
Ці 16 грантів DARPA розподілила на дві групи: команди, що входять у першу, будуть 4 роки розробляти систему, здатну до безперервного навчання та адаптації до нових завдань і обставин. Командам другої групи дадуть ті ж 4 роки на створення механізму нескінченного навчання на основі біології чи фізики — і на перенесення цього механізму на алгоритм ШІ.
Велика проблема ШІ виростає із структури, яку він використовує. Нейронні мережі — адаптивна система, здатність до навчання якої залежить від сили зв’язків між штучними нейронами. Сьогодні ці мережі навчаються на наборах даних — зображеннях автомобілів або людей, наприклад. Після навчання сила зв’язків мережі фіксується, і вона виходить у світ виконувати роботу, для якої була підготовлена.
Проблема виникає тоді, коли ШІ зустрічає щось зовсім нове, що не навчився розпізнавати. Без перенавчання він буде повторювати ту саму помилку знову і знову. Але зараз ШІ не можна по-справжньому перенавчити — такі спроби призведуть до феномену «катастрофічного забування», пояснила Зігельман на конференції IEEE Rebooting Computer Conference. Це ситуація, в якій отримання нових знань руйнує всі вже накопичені.
У людей теж знижується продуктивність, коли вони стикаються з чимось новим, але ми вміємо швидко пристосовуватися, не втрачаючи здатності до дії. Якщо, наприклад, перевісити баскетбольне кільце на 30 см вище, гравці спочатку стануть промахуватися, але потім звикнуть і навчаться грати за новими правилами. Не доведеться виводити їх з поля і заново вчити, як грати в баскетбол, пише IEEE Spectrum.
За матеріалами: hightech.fm
Поділитися новиною
