Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
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».
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Для принятия верных решений необходимо точно оценивать вероятность того или иного исхода в условиях неопределенности. В новом исследовании профессор экономики и поведенческих наук из Университета Бата (Великобритания) Крис Доусон установил, что обладатели развитого интеллекта гораздо меньше, чем индивидуумы с более низким IQ, ошибаются в предвидении будущего. По мнению ученого, именно это позволяет умным людям выбирать правильные решения и добиваться больших успехов в жизни.
Белорусский бренд Hvilina представил коллекцию наручных часов Universum Cosmographia с трёхмерным планетарием и GMT-диском в виде стилизованной звёздной карты IX века. Вдохновением стали старинные астрономические атласы и изобретательность человека в поисках истины. 3D-модель Солнечной системы, декор механизма в планетарном стиле и отсылки к средневековым источникам раскрывают переход от представлений древних астрономов и философов к современным достижениям науки и космонавтики. Новинка создана при участии почётного профессора Университета Сорбонны.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Для принятия верных решений необходимо точно оценивать вероятность того или иного исхода в условиях неопределенности. В новом исследовании профессор экономики и поведенческих наук из Университета Бата (Великобритания) Крис Доусон установил, что обладатели развитого интеллекта гораздо меньше, чем индивидуумы с более низким IQ, ошибаются в предвидении будущего. По мнению ученого, именно это позволяет умным людям выбирать правильные решения и добиваться больших успехов в жизни.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии