Учените от компанията DeepMind научиха своя нов изкуствен интелект (AI) да разбира базовите принципи на взаимодействие на обектите и предметите. Както и да реагира в случай на физически невъзможно поведение - например, ако обектът внезапно изчезне или не се появи на мястото, накъдето се е движил. За разлика от всички досегашни алгоритми, новият AI е успял самостоятелно да изучи базовите физични принципи след гледането на 28 хил. часа видеа на взаимодействие на различни обекти.
Изследователите на компанията DeepMind под ръководството на Луис Пилото са създали невронна мрежа с дълбоко машинно обучение, която за разлика от всичко направено в тази сфера, сама си създава представа за това, какво трябва да бъде поведението на обектите. Това е изкуственият интелект PLATO (Physics Learning through Auto-encoding and Tracking Object), който се състои от два основни модула. Това са центърът за възприятие, който намира и регистрира различните обекти във видеата, и динамичният център, който с висока точност прогнозира тяхното движение и техните траектории.
Технологията
Модулът на възприемането изследва всеки кадър, в който има най-различни обекти и след това компресира тези изображения. Използва се векторна компресия, която включва всички данни за възстановяване на ключовите детайли. За да може AI алгоритъмът да се научи на всичко това, той многократно е компресирал и декомпресирал изображенията, като многократно е променял параметрите на компресията по такъв начин, че в крайна сметка разликите между оригиналното изображение и декомпресираното да са минимални.
Динамичният модул използва своя невронна мрежа с дълготрайна краткосрочна памет (LSTM), която използва данните от компресираните изображения на кадъра плюс частичната информация от предишните кадри, за да прогнозира данните на следващия кадър. Ако прогнозата твърде много се различава от реалното поведение, то това се интерпретира от невронната мрежа като "учудване" - така са решили специалистите на DeepMind.
Обучение и възможности
При обучаването на новия изкуствен интелект е използван набора от данни Physical Concepts, който бе публикуван от същата DeepMind в GitHub. Той включва кратки машинно генерирани клипове, в които опростени физични обекти се движат и взаимодействат един с друг. За обучението са използвани 300 хил. подобни клипа плюс още 5 хил. за тестване. Тестовите видеа включват физически правилни и неправилни примери, с помощта на които се извършва проверката на нивото на разбиране от страна на PLATO на следните пет базови понятия:
• Издръжливост - дали предметите са направени от здрава материя и дали могат да преминават един през друг
• Непрекъснатост - ако например някакъв обект се движи между две препятствия, то той ще се вижда преди първото препятствие, след второто, но задължително между тях
• Постоянство - обектът не може просто да изчезне или да се появи отникъде
• Неизменност - обектът запазва своите свойства, като например своята форма, с течение на времето
• Инерция - обектът има скорост и направление, които се изменят по съответния начин при взаимодействие с друг обект или обекти
PLATO е поредната стъпка в създаването на универсален изкуствен интелект, който не е фокусиран и ограничен в решаването на точно определен кръг от задачи, а може да се справя с широк спектър задания от най-различен вид.
Коментари
Моля, регистрирайте се от TУК!
Ако вече имате регистрация, натиснете ТУК!
Няма коментари към тази новина !
Последни коментари