Создан банк данных для обучения ИИ принятию решений
Набор данных доступен для всех ученых и разработчиков.
Российские исследователи Института искусственного интеллекта AIRI подготовили и опубликовали банк данных, который позволяет обучать ИИ самостоятельному принятию решений и освоению правил работы на наглядных примерах. Этот банк содержит в себе 100 млрд наборов данных для контекстного обучения с подкреплением.
В области контекстного обучения с подкреплением нет стандартизации, и авторы всех ранее существующих работ были вынуждены каждый раз собирать новый набор данных с нуля. Представленный набор доступен для всех ученых и разработчиков и насчитывает 100 миллиардов фиксированных наборов данных. Он может пригодиться не только для создания ИИ, которые будет гораздо проще настраивать для решения новых задач без вовлечения узкопрофильных специалистов, но и источником полезных синтетических данных.
Этот банк данных был разработан для обучения систем ИИ, способных осваивать решение новых задач за минимальное время, опираясь на относительно небольшое число готовых примеров. Созданный учеными набор подобных примеров включает в себя информацию по 30 тыс. различным задачам, которые были адаптированы для использования в универсальной среде обучения XLand-MiniGrid.
Для подготовки этого набора задач исследователи использовали разработанные ранее ими алгоритмы, позволяющие использовать большое число графических процессоров для обучения ИИ и подготовки подобных банков данных, а также их воспроизведения и проверки полученных результатов. Все эти данные, а также утилиты для работы с ними, были опубликованы в открытом виде на одной из популярных платформ для разработки программ.
Для демонстрации полезности этого банка данных исследователи применили его для обучения систем ИИ, построенных на базе двух разных подходов к контекстному обучению с подкреплением – AD и DPT. Эти опыты показали, что первая нейросеть приобрела способность самостоятельно принимать решения в незнакомых им ситуациях при наличии нескольких примеров для обучения, тогда как вторая не смогла этого сделать.
Источник: nauka.tass.ru
