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.
Российские ученые открыли самый эффективный алгоритм для обучения ИИ
Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research создали самый эффективный среди своих аналогов алгоритм обучения и адаптации ИИ. Новый метод, названный ReBRAC, обучает ИИ в четыре раза быстрее и на 40% качественнее мировых аналогов в области обучения с подкреплением.
Сегодня в мире идет что-то вроде гонки систем искусственного интеллекта, периодически подхлестываемой известными инфоповодами последних лет — например, об использовании нейросетей для диагностики тяжелых болезней или об их коммерческих применениях (ChatGPT и ему подобные). Вся эта гонка, однако, сталкивается с серьезными ограничениями: «железо» для ИИ очень требовательное, в первую очередь к видеокартам. Ведущий производитель микросхем, без которых тут не обойтись, тайваньский TSMC, не справляется со спросом на рынке, а его конкуренты по объему делают еще меньше.
В связи с этим разработка российских ученых в области повышения эффективности алгоритмов обучения ИИ может способствовать преодолению технологического и цифрового разрыва в мире между разными странами: более эффективные алгоритмы требуют меньше вычислительных ресурсов. Государства с ограниченными вычислительными мощностями смогут создавать и развивать передовые технологии, адаптировать ИИ под конкретные прикладные задачи, существенно экономя на дорогостоящих экспериментах с ним.
Результаты своей последней работы исследователи представили на международной конференции по машинному обучению и нейровычислениям NeurIPS (The Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems). Она прошла с 10 по 16 декабря 2023 года в Новом Орлеане (США). Алгоритм ReBRAC (Revisited Behavior Regularized Actor Critic — «пересмотренный актор-критик с контролируемым поведением») ранее описали в препринте соответствующей работы.
В типичных ИИ-агентах есть два компонента: «актор», действующее лицо, генерирующее выдачу программы, и «критик», который оценивает действия актора по определенной шкале. Ориентируясь на эти оценки, актор со временем меняет свое поведение.
В новой работе ученые применили совместную регуляризацию обоих компонентов, чтобы актор избегал нежелательных действий, а критик, со своей стороны, точнее оценивал их. По отдельности оба улучшения пытались применять и раньше, но до сих пор не получалось сочетать оба подхода с наибольшей эффективностью.
Помимо этого, авторы нового алгоритма увеличили глубину нейронных сетей, используемых в ИИ, что облегчило ей работу с данными и поиск сложных закономерностей в них. Также они повысили эффективность горизонта планирования, изменив модель обучения так, чтобы она учитывала и краткосрочные, и долгосрочные задачи. Для стабилизации результатов обучения (а они часто и непредсказуемо колеблются, иногда даже в зависимости от времени года) исследователи использовали нормализацию слоев нейросети (LayerNorm)
Интегрировав все эти решения в алгоритм-предшественник BRAC от 2019 года, исследователи затем поочередно варьировали параметры каждого нового компонента системы. В итоге им удалось найти такой баланс модификаций, при которых этот уже довольно старый подход четырехлетней давности смог (в форме ReBRAC) показать самую высокую производительность среди всех известных на сегодня аналогов.
Telegram 
Дзен 
VK Исследователи попытались выяснить, как можно распознать копию нашей планеты в глубоком космосе. Они «поместили» Землю в далекую звездную систему и обнаружили, что изменения ее яркости по мере вращения вокруг оси и движения по орбите выдавали бы очень важную подробность: этот мир окутан облаками.
В мире квантовой физики каждый день происходят удивительные открытия, которые меняют наше понимание фундаментальных законов природы. Недавнее исследование, проведенное на физическом факультете ТГУ, раскрыло новые свойства электронов, которые могут иметь важные последствия для квантовой электродинамики и технологий будущего. Ученые обнаружили, что волновая функция одного электрона может поддерживать особые квазичастицы — плазмон-поляритоны.
Дисковые галактики возникали уже в первые миллиарды лет после рождения Вселенной. По сравнению с теми, что появились позже, их размеры небольшие. Эффективный радиус составляет три килопарсек, а звездная масса — сотни миллиардов солнечных. Эти данные соответствуют моделям образования, однако новые наблюдения могут потребовать пересмотра расчетов: астрономы обнаружили неожиданно крупный объект на заре зарождения звезд и галактик.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Специалисты Биологического института ТГУ вместе с коллегами из Узбекистана впервые провели исследование микропластика в одной из крупных рек страны — Зарафшан, играющей важную роль в орошении полей. Анализ проб воды показал, что загрязняющие компоненты в ней отличаются от типов микропластика в других водных объектах.
Существует мнение, что когнитивные способности людей достигают пика уже к 30 годам, после чего начинают угасать. Однако группа американских и немецких ученых показала: умственные навыки вроде умения читать и анализировать тексты, а также выполнять математические вычисления могут продолжать развиваться и после 40 лет. Больше того, их ухудшения возможно избежать и в более позднем возрасте, если человек часто пользуется этими умениями в работе или повседневной жизни.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Исследователи из Южной Кореи и Канады нашли новое объяснение «парадоксу счастья». Они обнаружили, что попытки стать счастливее приводят к противоположному результату, потому что истощают систему самоконтроля.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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
Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии