La dernière IA de DeepMind transfère son apprentissage à de nouvelles tâches

Catégorie: Intelligence artificielle Posté 12 février

En utilisant les informations d'un travail pour l'aider à en faire un autre, une nouvelle intelligence artificielle réussie laisse entrevoir un avenir plus polyvalent pour l'apprentissage automatique.

Passé: La plupart des algorithmes peuvent être formés dans un seul domaine et ne peuvent pas utiliser ce qui a été appris pour une tâche pour en effectuer une autre, nouvelle. Un grand espoir pour l'IA est que les systèmes tirent des informations d'un environnement et les appliquent ailleurs - ce qu'on appelle l'apprentissage par transfert.

Quoi de neuf: DeepMind a construit un nouveau système d'IA appelé IMPALA qui exécute simultanément plusieurs tâches - dans ce cas, jouer à 57 jeux Atari - et tente de partager l'apprentissage entre eux. Il a montré des signes de transfert de ce qui a été appris d'un jeu à un autre.

Pourquoi est-ce important: IMPALA était 10 fois plus efficace en termes de données qu'une IA similaire et a obtenu le double du score final. C'est un indice prometteur que l'apprentissage par transfert est plausible. De plus, un système comme celui-ci qui apprend en utilisant moins de puissance de traitement pourrait aider à accélérer la formation de différents types d'IA.