В DeepMind, подразделении компании Google, которое занимается искусственным интеллектом, разработали алгоритм глубокого обучения, который позволяет значительно ускорить процесс обучения машин.
Группе исследователей из Google DeepMind во главе с Орионом Виньялсом удалось разработать алгоритм, который способен распознавать объекты, которые видел всего один раз. Технология задействует механизмы внешней памяти для нейронных сетей и позволяет сократить количество необходимых для обучения ИИ данных до минимума, сообщает Futurism.
Если раньше для того, чтобы ИИ научился, скажем, распознавать изображения, требовались тысячи или даже сотни тысяч изображений различного содержания, то новая разработка DeepMind позволяет достигнуть того же эффекта при помощи «запоминания в один прием», используя всего нескольких сотен фотографий. Например, для того, чтобы ИИ смог успешно распознать породу собаки на фото с первой попытки, ему потребуется до этого увидеть всего по одному изображению собаки каждой породы.
Как Microsoft и Apple поменялись ролями
Технологии
В прошлом месяце исследователи из нескольких дочерних компаний Alphabet, к которым относится и Google, также опубликовали сразу несколько исследований, которые рассказывают о проведенных ими экспериментах в сфере обучения роботов. Тогда при помощи совместного «обучения с подкреплением» роботы научились открывать двери, которые никогда до этого не видели.