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GoogleはDeepMind AIに実際のオブジェクトとやり取りする方法を教えます。

強化学習

GoogleのDeepMindの人工知能は、私たちのように話し、臆病者、死者の人間が盲目にならないようにして、ゴーをプレイすることを知っている。しかし、現在、そのクリエイターはAIに現実の世界を教えようとしているのです。

これは現在検討中の新しい論文で、仮想環境内で物理的な物体を知るためにAIがどのように操作されたかを研究者が説明します。赤ちゃんと周囲の世界との相互作用のタイプを本質的に模倣することによって、コンピュータエンジニアは数と質量について学ぶことができました。

DeepMindは、仮想現実の2つの異なるシナリオでテストに参加しました。最初の実験では、実験が実行されるたびに質量が変わる5つのブロックが含まれていました。 AIの目的は、どのブロックが最も重いかを特定することでしたが、どのようにブロックする必要があるかについての具体的な指示はありませんでした。 AIが正しく推測するたびに、肯定的なフィードバックが与えられ、すべての間違いは否定的なフィードバックを伴います。試行錯誤によって、AIは最終的に、望ましい結果を達成する唯一の方法は、個々のブロックを操作して質量を感じることであることを学びました。

2番目の実験では、同様に5つのブロックが含まれていましたが、一部が一緒に固まっており、本質的に単一ブロックのように機能していました。今回は、ブロックがタワーとして積み重ねられ、AIは個数がどれくらいあるかを推測しなければなりませんでした。以前のシナリオと同じように、DeepMindは試行錯誤によってオブジェクトを操作してそれらを数える方法を発見しました。

このタイプの研究は、一見非常に初歩的ではあるが、人工知能が現実の世界と、そして私たちとどのように相互作用するかの基礎である。ロボットには実用的な意味があります。今後のロボットは、私たちの自然界を理解する方法とその移動方法をよりよく理解することができます。ご存じのように、ターミネーターは溶けた鋼の中を突発的に進んでいません。