Google DeepMind представила вдосконалену систему для навчання роботів нових завдань
Команда DeepMind компанії Google презентувала новий алгоритм штучного інтелекту RT-2, який дає змогу роботам ефективно переносити поняття, отримані на відносно невеликих наборах даних, на різні сценарії.
За словами розробників, RT-2 демонструє поліпшені здібності до узагальнення, а також семантичне і візуальне розуміння за межами тих даних, які були отримані роботом. Це включає інтерпретацію нових команд і реакцію на команди користувача шляхом виконання елементарних міркувань.
Система ефективно демонструє здатність визначати найкращий підхід для вирішення конкретного нового завдання на основі наявної контекстної інформації.
Як приклад розробники навели сценарій, у якому робота просять викинути сміття. У багатьох моделях користувач має навчити машину визначати, що вважати відходом, а потім навчити його підбирати предмет і викидати в урну. Такий рівень дрібниць не надто підходить для систем, які повинні виконувати безліч різних завдань.
Замість цього RT-2 використовує інтернет для отримання знань. Великий масив веб-даних дозволяє алгоритму на ходу вчитися виконувати завдання, які він не вмів робити до цього.
За словами команди, при переході від RT-1 до RT-2 ефективність виконання нових завдань підвищилася з 32% до 62%.
