Nul
Facebook AI-onderzoeker spoort collega ‘ s aan de stap naar de echte wereld
De video game Breakout van Atari eerste uiteenspatten op de scène in 1976. Het spel, een kwestie van het verplaatsen van een peddel horizontaal te stuiteren van een bal in de muren en chip op hen, is uitgegroeid tot een steunpilaar van de opleiding kunstmatige intelligentie.
Maar misschien is het tijd om uit te breken van Breakout.
Dat was een idee dat ontstond woensdagochtend in een keynote lezing door Joelle Pineau, een wetenschapper met Facebook AI research unit, aan de prestigieuze NeurIPS conferentie over machine learning in Montreal.
Ook: IBM, Apple en Facebook vertegenwoordigen nieuwe kantelen in de richting van het bedrijfsleven voor eerbiedwaardige AI conferentie
Pineau de directe zorg is dat er vandaag te veel werk in machine learning, ondanks de vele deugden, laat aspecten van discipline. Bijvoorbeeld, veel van het onderzoek wordt uitgevoerd met gesimuleerde werelden, dingen gebouwd in een schitterende manier binnen de computer. Deze simulaties kunnen helpen met het maken van de resultaten reproduceerbaar is, dat is goed, maar ze missen een stuk van de complexiteit van de natuurlijke wereld, waardoor het werk minder zinvol, minder rigoureuze, Pineau voorgesteld.
Facebook AI-onderzoeker Joelle Pineau gesprekken aan de deelnemers van NeurIPS na haar toespraak.
“Ik hou van dat de simulatoren helpen reproduceerbaarheid,” zei Pineau. “We willen dat gemak, maar we willen ook wat van de echte wereld.
“We hebben om uit te breken van deze simulators en het aanpakken van de echte wereld,” ze drong er bij.
Pineau gericht op een smaak van machine learning ze is gepassioneerd, genaamd reinforcement learning, dat maakt uitgebreid gebruik van simulatoren. Reinforcement learning technologie is over het inschakelen van een computer “agent” om een reeks acties in een omgeving, en om erachter te komen in de regel voor het maken van goede keuzes te maken tussen de mogelijke acties zijn gebaseerd op het maximaliseren van een beloning die de agent.
Ook op: Facebook wil meer boeiende aan mensen in de laatste AI-onderzoek
Atari ‘ s Breakout is een van de vele video-games die worden gebruikt voor het simuleren van de omgeving waarin de agent keuzes maakt. Dergelijke gesimuleerde training heeft geleid tot computers in toenemende mate overtreft menselijke prestaties in de games. En veel onderzoekers zijn het verkennen van kansrijke mogelijkheden voor het gebruik van reinforcement learning, zoals voor de controle systemen voor “neuro-stimulatie” apparaten ingebed in het lichaam die kunnen helpen bij het voorkomen van epileptische aanvallen.
Maar Pineau impliciet dat dergelijke kritische toepassingen van reinforcement learning moet uiteindelijk worstelen met de echte wereld complexiteit.
Een dia van Pineau praten, het beschrijven van de toevoeging van natuurlijke wereld ruis Breakout via de opname van een video-achtergrond.
Blik op de zaak, Pineau en haar team vroeg zich af: “Kan dit een stuk interessanter met een aantal natuurlijke wereld signalen?” Ze geplaatste video ‘ s van straatbeelden in de achtergrond van Breakout, en opnieuw opgeleid, de reinforcement learning systemen met de nieuwe, meer “luidruchtige” omgeving.
Ook op: Facebook Oculus onderzoek ambachten vreemde mashup van John Oliver en Stephen Colbert
“Video’ s zijn een onuitputtelijke bron van natuurlijke ruis,” merkte Pineau. Als ze er op gewezen, wanneer mensen gevraagd worden het spel te spelen met de video-achtergrond, “het is een beetje moeilijker, maar ze kunnen nog steeds spelen.” Dat betekent dat er uitdagingen die ontstaan bij het toevoegen van ruis die kan resulteren in meer indrukwekkende resultaten als de computer kunnen slagen tegen deze tegenslagen.
Er is veel wat we kunnen doen om te integreren natuurlijke geluid in de omgeving,” zei Pineau. “We kunnen de lat veel hoger in het realisme van onze simulatoren.
Ook: Pineau de dia ‘ s voor haar te praten zijn beschikbaar voor download op de NeurIPS website
“Van statische foto’ s tot video-achtergronden, er is nog veel verder kunnen we gaan.”
Dat omvat de creatie van simulatie-omgevingen die zijn foto-realistische,” zei ze. Ze toonde enkele foto ‘ s van gesimuleerde huis interieur, met real-world beelden geënt in de ruimte, recht naar beneden tot opvallend reflecterende spiegels.
Moet lezen
Facebook AI nu bugs, zoals spellcheck corrigeren van typefouten (CNET)Vier manieren van ‘machine learning’ is aan het veranderen, volgens Facebook AI (TechRepublic)
Wat is er te behalen met dit alles, zei Pineau, is het doen van “betere wetenschap” door het brengen van meer nauwkeurigheid om ‘machine learning’ en AI.
Pineau eindigde haar toespraak met de vermaning, “ik moedig u aan om de stap naar de echte wereld!”
Vorige en aanverwante dekking:
Wat is AI? Alles wat je moet weten
Een executive gids voor kunstmatige intelligentie, van machine learning en algemene AI-neurale netwerken.
Wat is diep leren? Alles wat je moet weten
De lowdown op diep leren: van hoe het zich verhoudt tot het bredere veld van machine-leren door te zien hoe aan de slag met het.
Wat is machine learning? Alles wat je moet weten
In deze gids wordt uitgelegd wat ‘machine learning’ is, hoe het is in verband met kunstmatige intelligentie, hoe het werkt en waarom het belangrijk is.
Wat is cloud computing? Alles wat u moet weten over
Een introductie van cloud computing recht vanaf de basis tot IaaS en PaaS -, hybride -, public en private cloud.
Verwante Onderwerpen:
Social Enterprise
Digitale Transformatie
CXO
Het Internet van Dingen
Innovatie
Enterprise Software
0