Обнаружен метод повышения эффективности искусственного интеллекта в решении сложных проблем.

С помощью нового подхода искусственный интеллект сможет более успешно справляться с трудноразрешимыми задачами, условия которых могут меняться. Это нововведение облегчит процесс обучения и позволит повысить производительность искусственного интеллекта в разнообразных областях, от управления дорожным движением до медицинского анализа.

Системы обучения с подкреплением зачастую испытывают трудности при наступлении незначительных изменений в тех задачах, которые они были обучены решать, поясняют разработчики.

Учёные создали алгоритм под названием MBTL (Model-Based Transfer Learning). Его особенность состоит в том, что он осознанно отбирает наиболее подходящие задачи для обучения, что позволяет искусственному интеллекту успешно справляться со всеми задачами заданного набора.

Эксперименты свидетельствовали о том, что MBTL работает от 5 до 50 раз эффективнее привычных методов, достигая одинаковых результатов при обучении на меньшем количестве данных. Такие результаты позволяют существенно урезать расходы на вычислительные операции и ресурсы, что создает условия для внедрения данной технологии в реальные системы, требующие адаптивных решений.

Источник: @newhitech9