L'ultima IA di DeepMind trasferisce il suo apprendimento a nuove attività

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 12 febbraio

Utilizzando le informazioni di un lavoro per aiutarlo a svolgere un altro, una nuova intelligenza artificiale di successo suggerisce un futuro più versatile per l'apprendimento automatico.

Retroscena: La maggior parte degli algoritmi può essere addestrata in un solo dominio e non può utilizzare ciò che è stato appreso per un'attività per eseguirne un'altra nuova. Una grande speranza per l'IA è che i sistemi prendano informazioni da un'impostazione e le applichino altrove, il cosiddetto transfer learning.

Cosa c'è di nuovo: DeepMind ha creato un nuovo sistema di intelligenza artificiale chiamato IMPALA che esegue simultaneamente più attività, in questo caso, giocando a 57 giochi Atari, e tenta di condividere l'apprendimento tra di loro. Ha mostrato segni di trasferimento di ciò che è stato appreso da un gioco all'altro.

Perchè importa: IMPALA era 10 volte più efficiente in termini di dati rispetto a un'IA simile e ha ottenuto il doppio del punteggio finale. Questo è un suggerimento promettente che l'apprendimento trasferito è plausibile. Inoltre, un sistema come questo che apprende utilizzando meno potenza di elaborazione potrebbe aiutare ad accelerare l'addestramento di diversi tipi di IA.