Разработан эффективный «оптимистичный» алгоритм для обучения с подкреплением
Международный коллектив ученых из России, Франции и Германии с участием исследователей факультета компьютерных наук, Центра искусственного интеллекта ВШЭ и Научно-исследовательского института искусственного интеллекта AIRI разработали новый алгоритм обучения с подкреплением (Bayes-UCBVI). Это первый байесовский алгоритм, который имеет математическое доказательство эффективности и успешно протестирован на практике в Atari-играх.
Результат был представлен на конференции ICML-2022. Обучение с подкреплением — один из видов машинного обучения. Ключевая особенность этого метода, в отличие от классического машинного обучения, — постоянное взаимодействие агента (алгоритма) со средой, от которой он получает обратную связь в виде поощрений и наказаний. Цель агента — максимизировать сумму наград, которые среда дает ему за «правильное» взаимодействие.
Агент должен не просто пытаться понять, какие действия правильные, базируясь на текущих представлениях о среде. Он также должен исследовать эту среду: искать новые возможности, чтобы получить еще большую награду. Таким образом, появляется дилемма: исследование или использование известных данных.
Вопрос выбора между исследованием среды и использованием уже имеющихся знаний — один из главных для построения эффективных алгоритмов обучения с подкреплением. Разработанный исследователями алгоритм Bayes-UCBVI действует в парадигме оптимизма, то есть агент перепроверяет ценность действий, которые он совершает редко.
Принцип оптимизма приводит к тому, что агент выбирает какое-либо действие по одной из двух причин: либо он мало пробовал это делать, либо он достаточно точно уверен, что оно хорошее. Именно это обеспечивает исследование среды агентом.
«Представим, что возле вашего дома есть кофейня. Каждое утро вы покупаете там кофе и выпечку, которые вам нравятся. Но неподалеку открывается еще одно кафе, и вы думаете: а вдруг там и булочка вкуснее, и кофе более ароматный? На следующее утро перед вами дилемма: исследовать новое кафе или же пойти в проверенное место, где вы уверены в результате.
Вы решаете исследовать новое место, и кофе там оказался невкусный. Но вы попробовали кофе один раз и не знаете: возможно, просто последняя партия кофейных зерен была неудачной. Исходя из принципа оптимизма, вы дадите этой кофейне хотя бы еще один шанс», — поясняет один из авторов статьи, сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных и AIRI Даниил Тяпкин.
Исследователи отмечают, что, несмотря на теоретическую эффективность, принцип оптимизма трудно было использовать для создания практических алгоритмов обучения с подкреплением, которые будут работать для сложных окружений, таких как компьютерные игры, или для управления реальным роботом. Алгоритм, представленный учеными, позволил преодолеть пропасть между теорией и практикой.
Авторский коллектив впервые предложил обобщение этого алгоритма и протестировал его на 57 играх Atari. «Это первый алгоритм, обладающий теоретической и практической значимостью, — говорит один из авторов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Алексей Наумов. — Доказанные результаты Bayes-UCBVI играют большую роль для развития машинного обучения, они объединяют сообщества теоретиков и практиков. Использование этого алгоритма на практике позволит существенно ускорить процесс обучения искусственного интеллекта».
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
Американские ветеринары установили, что длина шага передних лап у пожилых собак отражает возрастные изменения в работе мозга. Когда у собак развивается деменция, шаги их передних лап становятся короче, причем эта связь не зависит от хронической боли в суставах.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
