02.04.2018  Экспертиза, Искусственный интеллект

Любая серьезная попытка создания искусственного интеллекта (ИИ) на определенном этапе должна воспроизвести процесс эволюции, в ходе которого появились нейронные сети, пишет на портале InformationWeek ведущий аналитик компании Wikibon Джеймс Кобиелус. Похоже, что сегодня многолетние усилия исследователей в этом направлении уже могут широко применяться в коммерческих системах ИИ. Успехи в области ИИ стимулируют развитие робототехники. Разработчики изучают альтернативные способы обучения роботов поведению — ходить как человек, плавать как дельфин, прыгать по деревьям как обезьяна, маневрировать как летучая мышь. Роботов обучают тому, что у живых существ является врожденными способностями, позволяющими им изучать, использовать, адаптироваться и выживать в некой среде. Расширяется изучение эволюционных алгоритмов, которые призваны помочь нейронным сетям автоматически развивать свои внутренние структуры и связи методом проб и ошибок, нейроробототехники, обучения с подкреплением, воплощенного познания, роевого интеллекта и многоцелевого принятия решений. Растущая потребность разработчиков в изощренных приемах ускорения оптимизации архитектуры нейронных сетей привела к конвергенции нейронной эволюции и глубокого обучения с подкреплением. Исследователи из OpenAI разработали нейроэволюционный подход, повышающий производительность обычного глубокого обучения с подкреплением в разнообразных учебных задачах. Таким образом удается выйти далеко за пределы целей традиционного обучения ИИ ... читать далее.