Научници су створили прво отворено окружење за брзо контекстуално учење уз помоћ

МОСКВА, 29. новембра. Руски научници су створили прво отворено окружење за брзо контекстуално учење уз помоћ (РЛ у контексту). Ово је саопштено у лабораторији за истраживање вештачке интелигенције Т-Банк АИ Ресеарцх.

„Научници из лабораторије за истраживање вештачке интелигенције Т-Банк АИ Ресеарцх и Института АИРИ, уз учешће студената МИПТ-а, Сколтецх-а и Иннополиса, створили су прво отворено окружење за истраживање и развијају алгоритме у области учења са контекстуалним појачавањем – КСЛанд – МиниГрид“, наводи се у саопштењу.

Као што је објашњено у лабораторији, КСЛанд-МиниГрид је виртуелно окружење, објављено у јавном домену за истраживаче широм света, у којем се вештачка интелигенција (АИ) обучава да доноси одлуке и извршава нове радње не „од нуле“, што захтева продужену обуку већ интеракцију. са окружењем користећи знакове и контекст.

Тестове у КСЛанд-МиниГрид-у извели су истраживачи из Гоогле ДеепМинд-а, Универзитета Калифорније у Берклију и Универзитета у Оксфорду. Научни рад који описује стварање животне средине примљен је на највећу међународну конференцију у области вештачке интелигенције – НеурИПС 2024, која ће се одржати од 10. до 15. децембра у Ванкуверу (Канада), саопштила је Т-Банк АИ Ресеарцх.

„Ушли смо у поље учења са контекстуалним појачавањем када је оно још било у повојима и стога нисмо пронашли одговарајући алат за процену нових идеја. Очигледно је ово проблем за многе професионалце, што значи да мора бити један од тих алата. Вјачеслав Сини, истраживач научне групе АИ Алигнмент (део Т-Банк АИ Ресеарцх), рекао је да је први посао решен. Тако се појавио КСЛанд-МиниГрид. .

Владислав Куренков, шеф научне групе Адаптиве Агент на Институту АИРИ, рекао је да ће КСЛанд-МиниГрид убрзати стварање нових алгоритама. „Учење са контекстуалним појачањем је једно од најперспективнијих научних области у области вештачке интелигенције, јер вам омогућава да добијете агенте који се брзо прилагођавају новим ситуацијама на основу спољних повратних информација. Оквир који смо развили значајно ће убрзати процес поређења. и креирати нове алгоритме у овој области“, рекао је Куренков, а његове речи су цитиране у поруци.

Апликација

Треба напоменути да је РЛ у контексту посебно користан у областима као што су персонализоване препоруке, контрола робота и аутономна возила, где је потребно тренутно прилагођавање новим условима.

Истовремено, РЛ у контексту великих компанија није доступан екстерним корисницима, а јавно доступни алати углавном пружају сличне задатке и лако се уче, што отежава развој и тестирање сложених алгоритама.

За разлику од других постојећих окружења, КСЛанд-МиниГрид је отвореног приступа и омогућава вам да промените услове учења директно у процесу. Ово поједностављује моделирање низа задатака различите сложености, помажући да се створе прилагодљивији и поузданији модели вештачке интелигенције, наводи се у извештају.

Окружење је креирано на бази ЈАКС – технологије за развој програма високих перформанси. За разлику од споријих аналога, КСЛанд-МиниГрид обавља милијарде операција у секунди, примећује Т-Банк АИ Ресеарцх.

„КСЛанд-МиниГрид садржи 100 милијарди примера АИ акција у 30 хиљада задатака. Ово вам омогућава да користите постојеће скупове података за обуку, уместо да почнете од нуле. Све ово доприноси новим открићима на терену. РЛ у контексту, смањује трошкове и штеди ресурсе за истраживање“, наводи се у саопштењу.