​​Прорыв в ИИ может произойти уже до конца этого года.
Начинается всемирный поиск новых ИИ-моделей, в котором вы можете участвовать.
Речь идет об объявленном AIcrowd Facebook AI крауд-конкурсе проектирования и обучения альтернативных ИИ-агентов, работающих иначе, чем современный мейнстрим машинного обучения с подкреплением.

Недавно DeepMind объявил, что обучение с подкреплением — метод, когда ИИ-агент ничего не знает об окружающей среде, но может самообучаться, взаимодействуя с ней, - может позволить прорыв к ИИ человеческого уровня (AGI). Этот метод, действительно, весьма перспективен. Но он требует значительного объема вычислений и мощного компьютерного оборудования. А это, к сожалению, не очень подходит за пределами демонстрационных игр, когда цель – не удивить общественность, а решение практических задач в реальном мире.

Facebook решил попробовать обойти эту проблему, организовав всемирный поиск новых ИИ-моделей, позволяющих ИИ-агентам ориентироваться в сложных средах при низких вычислительных затратах.

В качестве супер-теста была выбрана NetHack — старая, но до сих пор одна из самых сложных игр. В ней игроки должны спуститься на 50+ уровней подземелья, чтобы найти магический амулет. Шансов выиграть в эту игру мало даже у ИИ-агентов, разгромивших людей в StarCraft II, Dota 2 и Minecraft. Ведь в этой игре игроки просто мрут, как мухи. А после каждой смерти подземелье полностью перестраивается, тем самым сводя почти что к нулю набранный опыт.

Единственный способ выиграть в таких адских условиях — каким-то образом суметь совместить нестандартное мышление, исследовательские навыки и удачу. Такой ИИ-агент должен уметь совмещать оптимальное применение уже имеющихся знаний со способностью исследовать совершенно неизученные области (т.е. сочетать exploitation & exploration).

Идея исследователей из Facebook проста. Авторитеты машинного обучения так пока и не преуспели в создании ИИ-агентов, способных учиться с малыми вычислительными затратами. Поэтому вместо того, чтобы самим пытаться поймать «золотую рыбку» прорывной ИИ-модели, Facebook решил провести открытый конкурс, пригласив участвовать всех желающих и предоставив каждому участнику высокотехнологическую «удочку». Ею будет специально разработанная учебная среда с открытым кодом - NetHack Learning Environment (NLE). Это масштабируемая, процедурно генерируемая, стохастическая, весьма сложная среда для исследования обучения с подкреплением в ходе игры ИИ-агента в NetHack.

Работая в среде NLE, участники смогут тратить больше времени на тестирование новых перспективных идей, а не на ожидание результатов длительных вычислений. Перед ними поставлена задача спроектировать и обучить своего агента каким угодно существующим или изобретенным способом - с машинным обучением или без него, с использованием любой внешней информации, любого метода обучения с любым вычислительным бюджетом.

Единственное требование – создать ИИ-агента, который может быть оценен жюри конкурса. О его результатах будут судить по тому, как часто этот агент выживает и поднимается из подземелья с Амулетом.

Среди альтернативных концепций создания моделей ИИ-агентов – имхо, самой перспективной является модель процесса активного вывода (active inference). Суть такого процесса в:
• статистической генерации предсказаний (бессознательных выводов об окружающем мире и самом себе на основе внутренней модели);
• проверке этих выводов на основе сенсорных данных;
• и постоянной минимизации ошибок предсказания.

Активный вывод и прогностическое кодирование, объединенные фундаментальным принципом свободной энергии Карла Фристона я называю «конституция биоматематики». Это, по сути, - высший закон, определяющий основной принцип жизни и разума (подробней см. мой пост).

А теперь о самом важном и интересном.
Дочитать (еще всего на 1 мин):
- на Medium https://bit.ly/3j9Qaf8
- на ЯДзен https://clck.ru/VgSju
#ИИ #МашинноеОбучение #ПринципСвободнойЭнергии #Фристон #АктивныйВывод