Беспилотный транспорт, цифровые двойники и автоматическое управление телекоммуникациями — это не
Cum învață AI fără un mentor
Consolidarea învățării,RL) presupune că AI în sine interacționează cu un anumit mediu - de exemplu, o tablă pentru jocul Go sau lumea exterioară dacă robotul se mișcă de-a lungul acestuia. Dispozitivul trebuie să identifice modele comune și să se concentreze asupra lor atunci când efectuează sarcini. Și atunci când învățați cu un „profesor” aveți nevoie de o persoană care trebuie să indice acțiunea corectă asupra căreia se va antrena AI.
„Esența RL este că mașina sau, așa cum spunem,agent, învață în modul de practică constantă”, notează Oleg Svidchenko, laureat al Premiului pentru Știință Yandex. - AI este plasat în anumite condiții și „spune” – acționează. Aceasta este similară cu situația când un șoarece pleacă în căutarea brânzei într-un labirint. După ce a făcut o întoarcere în direcția greșită, animalul se ciocnește de peretele, se întoarce, încearcă din nou și așa mai departe. În cazul învățării prin întărire, pașii corecti sunt recompensați. Cu cât acțiunea este mai corectă, cu atât mai multe puncte va primi AI. Dacă alegerea sa dovedit a fi incorectă, atunci agentul pierde puncte. În timpul antrenamentului, aparatul își amintește ce combinație de acțiuni a fost mai profitabilă și data viitoare o va folosi.”
Căutarea independentă a unei soluții permite agentuluimai devreme sau mai târziu îl depășesc pe om. Acest lucru a fost demonstrat, de exemplu, de algoritmul MuZero de la DeepMind, care a învățat să joace zeci de jocuri video vechi Atari, șah și jocuri de societate de tip Go. Pentru a-l crea, au folosit dezvoltări anterioare ale companiei: de exemplu, AlphaGo, datorită căruia a fost posibil să-l învingi pe campionul Go Lee Sedol și AlphaZero, care este folosit în șah. Algoritmul îmbunătățit extrage mai multe informații din mai puține date - acum are nevoie de jumătate din pașii de antrenament.
Algoritmii de învățare prin întărire potutil într-o varietate de industrii. De exemplu, în medicină - pentru organizarea unui tratament dinamic personalizat, în industria divertismentului - pentru testarea automată a jocurilor pe calculator, sau în aviație - pentru controlul autonom al unui balon stratosferic.
În ce zone AI va veni în ajutorul oamenilor
Digitalizarea retailului: magazine complet automatizate
Primul care a implementat învățarea automată în industriiunde procesul de colectare și digitalizare a unor cantități mari de date este depanat. De exemplu, în retail, toate informațiile trec prin casele de marcat, ceea ce înseamnă că AI are cu ce să lucreze. Potrivit lui Alexey Shpilman, utilizarea algoritmilor AI va face posibilă crearea de magazine automate peste tot, unde toate procesele vor avea loc fără intervenția umană.
Acest format a fost testat în 2016.Compania Amazon. Cumpărătorul ia căruciorul, ridică mărfurile în el și doar pleacă - banii pentru achiziție sunt debitați automat de pe card. În Rusia, un proiect similar a fost dezvoltat de Azbuka Vkusa.
„Cumpărătorul ia căruciorul, ridică mărfurile în el și pleacă - banii pentru achiziție sunt debitați automat de pe card”
Управление электросвязью: выявление неисправностей в сетях
Datorită învățării prin întăriredescoperiri tehnologice pot apărea în managementul diverselor rețele - telecomunicații, rețele de încălzire, industria energiei electrice. Multe procese de aici sunt destul de ușor de robotizat, deoarece nu există prea multă interacțiune cu oamenii.
Автоматизация приведет к созданию систем, которые будут принимать более взвешенные решения и оптимизировать расход энергии. Например, на основе алгоритмов RL разрабатывается контроллер ОВиК (акроним от англ. Heating, Ventilation, & Air Conditioning — Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха) — это система управления температурой и вентиляцией помещения. Использование этой технологии на предприятиях поможет как экономить энергопотребление, так и сокращать выбросы углерода.
Vehicule fără pilot: tehnologie de testare și legislație
Un alt domeniu care așteaptă o descoperire datorită luiînvăţare prin întărire – transport. Deja astăzi, vehicule fără pilot și roboți de livrare pot fi găsite pe străzi. În ciuda progreselor tehnologice din industrie, analiștii McKinsey prevăd că dronele nu vor deveni mainstream până în 2030 cel mai devreme. Implementarea este complicată de necesitatea de a elabora reglementări. În Singapore și Statele Unite, transportul automatizat este deja în plină desfășurare de-a lungul autostrăzilor, iar recent a apărut permisiunea de a testa un taxi fără pilot în Rusia.
«Автоматизация почти всегда повышает уровень безопасности, но внедрение таких технологий люди встречают с опасением, — уверен Олег Свидченко. — Если заменить весь транспорт на беспилотные Tesla, то количество аварий на дорогах упадет в несколько раз. Но каждая авария будет вызывать много вопросов. Мы не можем однозначно сказать, как в случае с человеком, что стало причиной ДТП. И людей страшит эта неизвестность».
„Un alt domeniu care așteaptă o descoperire datorită învățării prin întărire este transportul”
Cum vor fi de folos gemenii digitali omenirii
Алгоритмы обучения с подкреплением позволили создавать цифровых двойников — виртуальные прототипы объектов, процессов и даже людей, которые содержат в себе те же свойства и характеристики, что и оригиналы. Такую технологию используют промышленные предприятия — например, чтобы перед запуском нового конвейера проверить, правильно ли отлажены все процессы. Конечно, можно сразу вставить вилку в розетку, но если произойдет сбой, на его устранение уйдут время и ресурсы. Поэтому конвейер предварительно запускают на компьютере.
Totul este mult mai bine cu gemenii digitali umanimai dificil, deoarece un organism viu este un sistem mai complex. Și totuși, oamenii de știință continuă să stăpânească tehnologia, creând copii virtuale atât ale organelor individuale, cât și ale întregului organism. De exemplu, un spital din Boston folosește un geamăn digital al inimii pentru a planifica intervenții chirurgicale. În viitor, acest lucru va permite testarea metodelor de tratament pe un pacient virtual, prezicerea bolilor și poate pretinde că este o revoluție în medicină.
„Dezvoltarea AI, inclusiv RL, ar putea duce lafaptul că oamenii vor începe să se înțeleagă mai bine pe ei înșiși”, sugerează Aleksey Shpilman. „Omul este un sistem închis, pentru că ne folosim propriul creier pentru autocunoaștere. Dar este suficient acest instrument pentru noi? Chiar și în psihologie, doi oameni sunt necesari pentru reflecție și suntem închiși în noi înșine. La nivel global, în contextul Universului, omenirea este încă singură, ceea ce înseamnă că nu avem cu cine să vorbim pentru a învăța ceva nou despre noi înșine și a privi din afară. Poate că, datorită învățării prin întărire, vom crea un fel de entitate în afara noastră. Nu va fi limitat de creierul și conștiința noastră și va putea oferi unei persoane noi răspunsuri și semnificații.”
De ce implementarea pe scară largă a RL este încă limitată
Несмотря на успехи, которых добились ученые, практическое применение RL пока ограничено. Система долго учится, много ошибается, поэтому повсеместно внедрять алгоритм — сложно и нерентабельно.
„Agentul are nevoie de mai multe repetări, deci procesulÎnvățarea durează destul de mult, - explică Alexander Grishin - Mai mult, nu este suficient ca AI să efectueze cea mai bună acțiune. El trebuie să exploreze mediul înconjurător, deoarece o mare recompensă poate fi ascunsă în spatele mișcărilor neatractive în prezent. Întreaga logică a învățării prin întărire se rezumă la faptul că AI învață să sacrifice beneficiile pe termen scurt pentru succesul pe termen lung. Pentru a face acest lucru, trebuie să gândiți în viitor și să calculați posibile scenarii pentru desfășurarea evenimentelor. De exemplu, atunci când agentul renunță la cavaler pentru a captura regina, oamenii de știință vor fi foarte fericiți.”
Задача ученых — добиться того, чтобы у ИИ вырос темп обучения и улучшилась способность к анализу. Но быстро продвинуться вперед мешает одна приземленная проблема: в R&D лабораториях и ИТ-компаниях есть кадровый голод. Университеты создают лаборатории и научные центры, технологические гиганты открывают специализированные курсы.
„Cercetați acum în învățarea automatăfoarte solicitat. Industria se dezvoltă rapid, iar deficitul de personal crește în fiecare zi”, spune Alexey Shpilman. „Specialistii au o mare sansa de a se implica in procese care vor schimba lumea dincolo de recunoastere. O mulțime de muncă interesantă. Acum suntem la începutul drumului, dar deja am obținut rezultate bune. Vă puteți imagina ce perspective se vor deschide pentru umanitate prin utilizarea RL?
Citeste mai mult:
Sonda spațială a zburat la 200 km de Mercur. Uite ce a văzut
Oamenii de știință descoperă modul în care vitaminele afectează incidența cancerului
Casca chinezească pentru citirea minții sună un semnal de alarmă atunci când o persoană vede conținut porno