Zero
Potreste aver sentito che la macchina di apprendimento tecnologia è stata in grado di battere tutti i migliori giocatori al mondo dell’antico gioco del Go.
Ma si può prenotare un volo sul Web?
Ecco l’intrigante prospettiva sollevate dall’ultima ricerca da Google AI simpatizzanti.
In una nuova carta dal team, che hanno formato una rete neurale per capire la struttura delle pagine Web e le scelte che si possono fare quando la compilazione di moduli in un biglietto aereo booker, o l’interazione con un sito di social media.
Il lavoro ampiamente impiega la stessa categoria di macchina di apprendimento come Google Go-vincente AlphaZero software, ciò che è noto come “il rafforzamento dell’apprendimento.” In RL, una rete neurale sviluppa strategie di punti da prendere in ogni fase di cercare di risolvere un problema quando si riceve premi per le buone scelte.
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I ricercatori hanno trovato un modo per addestrare una rete neurale pur non essendo umano esempi di come navigare un modulo di prenotazione online. L’approccio ha il compito di imparare le pagine web e le reti di social media più “scalabile” scrivono, in cui le possibili combinazioni di stati e azioni possono raggiungere decine di milioni di persone.
Il punto non è necessariamente la realtà prenotare un volo; è più un esercizio come una rete neurale può trovare soluzioni ad un problema con numerose variabili, dove la sua guida, o di “supervisione” in formazione non è fattibile.
Il documento di ricerca, “Imparare A Navigare Il Web”, pubblicato il 21 dicembre su arXiv pre-server di stampa, è stato creato da Izzeddin Gur, Ulrich Rueckert, Aleksandra Faust, Dilek Hakkani-Tur, collettivamente associato con Google AI. La carta sarà una sessione poster della prossima Conferenza Internazionale sull’Apprendimento Rappresentazioni, che si svolgerà nel prossimo mese di Maggio a New Orleans.
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Google ricercatori si avvicinò con due nuove reti neurali utilizzando il rafforzamento dell’apprendimento, di cui uno, chiamato QWeb, che impara a prendere clic del mouse e il tipo di cose in una pagina Web, e un altro, INET, l’istruttore, che non capisce che le istruzioni per dare il QWeb ad ogni passo.
Google AI
Questo è più di bot a scansionare il Web. Gli autori descrivono il problema come intrattabile quando “imparare dal grande insieme di istruzioni” che può includere i campi di un form Web che devono essere compilati, e un lungo elenco di cose il tipo di menu a discesa di selezione di una persona può incontrare su un volo per il sito di prenotazione.
“Per esempio, nella prenotazione del volo, il numero di istruzioni/attività può crescere fino a più di 14 milioni di persone, con più di 1700 parole di vocabolario e di circa 100 elementi Web a ogni episodio.”
Il lavoro riprende da dove l’altro lasciato, lo scorso anno il “Mondo dei Bit”, da Tianlin Shi e colleghi presso l’Università di Stanford. Che la carta ha testato la capacità di un computer per imparare a svolgere click del mouse e tasti sulla tastiera per completare le attività sul Web, basato su dimostrazioni fornite da persone.
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Come gli autori di quella carta, Google gente impiegare il rafforzamento dell’apprendimento, in questo caso il “Profondo Q-Rete”, in cui la rete neurale a regolare la stima dei futuri premi come si passi attraverso il problema di compiti, di fare scelte.
Ma il Google i ricercatori non riusciva a uso umano, dimostrazioni, come nel Mondo di Bit caso, in modo che si avvicinò con quello che sostengono, sono due “romanzo di rete neurale di architetture”.
Il primo, “QWeb,” è una Profonda Q-Rete che è rafforzata dalla rottura della pagina web in premi per ogni passo in un viaggio di prenotazione esercizio, ad esempio inserendo la data del volo. Che tende ad aumentare i premi che la rete neurale riceve come va avanti.
Il secondo, chiamato “INET”, è un altro e più Profondo Q-Rete che ottiene ricompense come si genera correttamente le istruzioni per QWeb a seguire. E ‘ INET lavoro a digerire la pagina Web, sotto forma di un “documento-modello a oggetti” o “DOM”, e venire con la procedura di certificazione QWeb dovrebbe prendere per fare scelte nel Web, come ad esempio la scelta di un codice aeroporto da un elenco a discesa di “mete” in forma.
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Ci sono numerosi altri dettagli, dove gli autori hanno provato un po ‘ le cose in modo diverso dai precedenti approcci. Per esempio, hanno usato una tecnica chiamata “curriculum di apprendimento”, per abbattere i grandi compiti più piccoli, per aiutare la rete neurale ottenere attraverso i vari passaggi di un modulo Web.
Hanno usato anche ciò che è noto come “superficiale codifiche,” per migliorare la rete neurale comprensione della pagina web. In questo modo, non solo di consultare un vasto elenco di aeroporto nomi, si acquisisce anche un po ‘ di senso della struttura della pagina web.
Gli autori riportano che quando hanno confrontato i loro risultati con quelli di Stanford gruppo, che potrebbe corrispondere umane-driven esempi altrettanto bene con nessun essere umano dimostrazioni di semplici compiti, ad esempio facendo clic su una finestra di dialogo, o la registrazione di un utente in un modulo.
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In compiti più complessi, test sviluppato dalla Stanford gruppo come un punto di riferimento, il cosiddetto “social-media-tutti”, il computer deve fare le cose come bloccare un utente su Twitter. Il Google i ricercatori riferiscono che la loro avanzata rete neurale è in grado di avere successo “, dove gli approcci precedenti non è riuscito a generare il successo di episodi.”
Nella sfida di prenotazione di un volo, i piccoli trucchi, che segnalano, come superficiale di codifica, ha aiutato la rete neurale raggiungere il successo ogni volta. Senza quei piccoli trucchi, si nota, la loro rete si è comportato in un modo che suona come un annoiato Web surfer: “QWeb inizia facendo clic su pulsante “invia” in primo passo per ottenere il meno negativo ricompensa.” Suona proprio come un vero e proprio esperienza umana di prenotazione di un volo online.
Gli autori scrivono che il piano di lavoro futuro per testare la propria rete in ambienti più complessi, con ancora più passaggi.
Forse si può insegnare a capire come risolvere il captcha, come la maggior parte gli esseri umani sembrano spesso sconcertati da loro.
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