Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Искусственный интеллект

Победа над человеком в игре в го — всего лишь первый этап на пути к созданию «универсального искусственного интеллекта». Нейробиологи и инженеры Google Deep Mind работают над ИИ, который может сам учиться выполнять практически любую задачу, от медицинских исследований до выдвижения и проверки научных гипотез.

Для этого программе DeepMind придется выйти за рамки черно-белой доски го и прикоснуться к реальному миру. Или, хотя бы, начать с его модели. Демис Хассабис, британский нейробиолог, исследователь, основатель компании DeepMind, купленной в 2014 Google за $625 млн, предлагает для тренировки искусственного интеллекта использовать обучение с подкреплением.

Симулятор DeepMind называется Labyrinth, и компания использует его для постановки задач с нарастающей сложностью, к примеру — поиск выхода из лабиринта. Это должно научить разработчиков писать все более сложные программы, а ИИ — решать все более сложные проблемы.

Для этого используется технология, которая применялась и в AlphaGo, и в более ранних программах DeepMind, которые учились обыгрывать человека в видеоигры 80-х, к примеру, в «Space Invaders». Но для победы Хассабису придется придумать новый способ, как обойти уже известные препятствия на пути к ИИ.

Ключом к созданию универсального ИИ Хассабис считает обучение с подкреплением. «Нам кажется, что простого наблюдения недостаточно для интеллекта, надо еще и действовать, — говорит он. — В конечном счете, это единственный способ по-настоящему познать мир».

Трехмерная среда Labyrinth, построенная на клоне шутера от первого лица Quake, должна доказать верность этой мысли. Компания уже испытывала возможности программы, когда ставила задачу найти выход за 60 секунд и набирать очки, собирая яблоки. Следующие задачи будут сложнее — понять, что ключи нужны, чтобы открывать двери, например.

«Обучение с подкреплением станет через 2-3 года столь же важным, как и глубокое обучение», — говорит Хассабис.

DeepMind рассматривает вариант тестирования своей программы и другими способами — с помощью стратегической видеоигры Starcraft или даже покера. Но увеличение сложности задач в Labyrinth останется основным направлением исследований, говорит Хассабис. «Этого должно хватить на ближайшие пару лет», — считает он.

Впереди еще много нерешенных проблем, и DeepMind это понимает. Одной из них является так называемый «чанкинг» — способ решения задач, которым пользуются люди и животные. Например, если человек хочет поехать в аэропорт, ему достаточно знать, где он находится, но не нужно знать, куда точно ставить каждую ногу и как поворачивать каждую дверную ручку. Можно сначала выработать общий план, без нюансов и деталей, а потом адаптироваться к ситуации. Машинам это пока недоступно. «Вероятно, это одна из самых главных проблем в ИИ», — говорит Хассабис.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Тренды
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Мнения
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
Мнения
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Идеи
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мнения
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения