211service.com
Naujas įrankis leidžia dirbtiniam intelektui išmokti kompiuteriu daryti beveik bet ką
Mašinos netrukus gali bandyti valdyti beveik viską, ką galite padaryti kompiuteriu.
Atidarykite AI , nesiekianti pelno siekianti didelės pažangos dirbtinio intelekto srityje ir padaryti šią pažangą laisvai prieinama visiems, išleido platformą Universe, kuri leis dirbtinio intelekto programoms eksperimentuojant ir gaunant teigiamą atlygį, kaip kompiuteriu atlikti įvairius veiksmus.
Visata apims daugiau nei tūkstantį žaidimų, bet taip pat ir darbalaukio programų, tokių kaip žiniatinklio naršyklės. Tai leis dirbtinio intelekto tyrėjams mokyti programas atlikti įvairius naujus triukus, įskaitant potencialiai naudingas užduotis, tokias kaip internetinių formų pildymas, atsakymas į el. laiškus ir skaičiuoklių atnaujinimas.
Tačiau Ilja Sutskevaras, vienas iš OpenAI įkūrėjų ir tyrimų direktorius, teigia, kad motyvacija kurti ir išleisti Visatą yra daug didesnė. Visata leis dirbtinio intelekto tyrėjams kurti ir išbandyti algoritmus, galinčius išmokti atlikti daugybę užduočių – tai žingsnis link bendresnių dirbtinio intelekto tipų. Tikimasi, kad tai padės sukurti dirbtinius agentus, kurie galės išmokti įvairių užduočių, o tada panaudoti tai, ko išmoko vienoje aplinkoje ir pritaikyti kitoje aplinkoje. Tokios galimybės, šioje srityje žinomos kaip perkėlimo mokymasis, žada padidinti dirbtinio intelekto galią ir naudingumą.
Jei agentas gerai atlieka Visatos užduotis, o tai reiškia, kad jis gali suprasti, ką jis turi daryti, ir tai padaryti pritaikydamas savo ankstesnes žinias, tada šis agentas bus žymiai protingesnis už bet ką, kas egzistuoja šiandien, sako Sutskevaras.
AI algoritmai kartais gali atitikti arba pranokti žmogaus gebėjimus, tačiau tik labai siaurose srityse, pavyzdžiui, vaizdo atpažinimo ar konkretaus žaidimo. Dauguma algoritmų negali išmokti atlikti daug skirtingų užduočių ir paprastai negali pritaikyti to, ko išmoko vienoje srityje, kitoje srityje.
Visatos aplinka leidžia dirbtinio intelekto agentams kaip įvestį paimti ekrano pikselius ir pateikti įvestį klaviatūros paspaudimais ir pelės paspaudimais. Platforma bus suderinama su dirbtinio intelekto agentais, kurie naudojasi sustiprinančiu mokymusi, kurie mokosi eksperimentuodami ir teigiamus atsiliepimus. Kompiuterinio žaidimo atveju grįžtamasis ryšys gali būti žaidimo užbaigimas arba lygio užbaigimas.
Sutskevaras, kurį praėjusiais metais iš „Google“ atviliojo „OpenAI“, mano, kad platforma duos esminių pažangų, susijusių su daugeliu skirtingų sričių. Svarbiausias Visatos produktas bus bendrosios paskirties algoritmai, galintys mokytis iš didžiulės patirties daugelyje sričių ir pritaikyti ją naujai problemai, sako jis. Tada šis algoritmas galėtų būti pritaikytas robotikai, natūralios kalbos apdorojimui ir bet kam kitam.
„OpenAI“ buvo įkurta 2015 m. gruodį, kai milijardą dolerių įnešė garsūs technologijų investuotojai, įskaitant Eloną Muską ir Samas Altmanas, „Y Combinator“, gerai žinomo Silicio slėnio startuolių akseleratoriaus, prezidentas. Ne pelno siekianti organizacija nori atverti daugiau DI tyrimų, nes jie vis labiau patenka į didžiąsias technologijų kompanijas.
Anksčiau šiandien „Google DeepMind“ tyrėjai paskelbė apie platformą, leidžiančią AI agentams išmokti bendrauti su 3D aplinka. Ši platforma gali būti importuota į Visatą. Kita žaidimo aplinka, vadinama „Malmo“ - „Minecraft“ versija, skirta AI tyrinėtojams, bus įtraukta į „Universe“.
Be daugiau nei tūkstančio skirtingų žaidimų, „Universe“ apims daugybę iš anksto nustatytų naršyklės užduočių, tokių kaip internetinių formų pildymas ar žiniatinklio kalendoriaus valdymas. Sutskevaras sako, kad šis užduočių pogrupis, vadinamas bitų pasauliu, gali paskatinti sukurti dirbtinį intelektą, galintį atlikti daugybę naudingų kasdienių darbų.
Gregas Brockmanas , kitas „OpenAI“ įkūrėjas, teigia, kad ne pelno organizacija „Universe“ išleidžia ne tik siekdama naudos platesnei AI bendruomenei, bet ir tikėdamasi, kad kiti padidins jos naudingumą. Manome, kad jį išleisdami žmonės padės paspartinti platformą, sako jis.
Tai turėtų padėti kitiems sukurti dar daugiau užduočių. Sėkmė atrodys kaip duomenų rinkinys, kuris yra toks turtingas ir įvairus, kad jei turite agentą, kuris sėkmingai dirba, vadinasi, jis turi išmokti kažko bendro.
Tai labai įdomu, sako Emma Brunskill , Carnegie Mellon universiteto profesorius, kuris specializuojasi mokymosi pastiprinimo srityje. Tačiau Brunskill, kuris iš dalies daugiausia dėmesio skiria AI sistemų kūrimui švietimui, abejoja, ar Visata sukurs visavertį bendrą AI. Ji sako, kad pagrindinė likusi problema yra ta, kad pakeliui daroma daug klaidų, todėl sistemoms ne visada įmanoma eksperimentuoti, ypač jei joms reikia bendrauti su žmonėmis.
Visos sritys [Visatoje] yra šiek tiek atskirtos nuo visuomenės, sako ji. Taikant tokias programas kaip švietimas ar sveikatos priežiūra, [agentai] turi pagrįsti tuo, kad jie yra labai svarbūs.
Pavyzdžiui, Brunskill sako, kad agentui būtų nepraktiška per sustiprintą mokymąsi išsiaiškinti, kaip mokyti studentus matematikos. Nenoriu, kad milijonas mokinių nesimokytų trupmenų, sako ji.