Российские ученые создали более эффективный алгоритм для адаптации и обучения искусственного интеллекта
Российские ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта Tinkoff Research разработали новый алгоритм для обучения ИИ, который требует меньше вычислительных ресурсов.
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. Страны с ограниченными вычислительными мощностями смогут создавать и развивать передовые технологии, адаптировать ИИ под конкретные прикладные задачи, существенно экономя на дорогостоящих экспериментах с ИИ.
Новый метод исследователи назвали ReBRAC. По словам ученых, его производительность обусловлена интеграцией в предыдущий метод BRAC четырех компонентов, которые ранее считались научным сообществом второстепенными: увеличение глубины нейросетей, регуляризация актора и критика, увеличение эффективного горизонта планирования и использование нормализации слов.
Тестирование показало, что новый метод решает проблему дообучения искусственного интеллекта, на ходу адаптируя его к новым условиям. Ранее одним из самых быстрых из подобных алгоритмов считался SAC-RND, также созданный учеными из Tinkoff Research.
В этом месяце ReBRAC представили на 37-й научной конференции NeurIPS, которая посвящена искусственному интеллекту и машинному обучению.