Die neueste KI von DeepMind überträgt ihr Lernen auf neue Aufgaben

Kategorie: Künstliche Intelligenz Gesendet 12. Feb

Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus einem Job zur Unterstützung eines anderen deutet eine erfolgreiche neue künstliche Intelligenz auf eine vielseitigere Zukunft für maschinelles Lernen hin.

Hintergrundgeschichte: Die meisten Algorithmen können nur in einer Domäne trainiert werden und können das, was für eine Aufgabe gelernt wurde, nicht verwenden, um eine andere, neue Aufgabe auszuführen. Eine große Hoffnung für die KI besteht darin, dass Systeme Erkenntnisse aus einer Umgebung gewinnen und sie an anderer Stelle anwenden – das sogenannte Transfer Learning.

Was gibt's Neues: DeepMind baute ein neues KI-System namens IMPALA das gleichzeitig mehrere Aufgaben ausführt – in diesem Fall 57 Atari-Spiele spielt – und versucht, das Lernen zwischen ihnen zu teilen. Es zeigte Anzeichen dafür, dass das Gelernte von einem Spiel auf ein anderes übertragen wurde.

Warum es wichtig ist: IMPALA war 10-mal dateneffizienter als eine ähnliche KI und erreichte die doppelte Endnote. Das ist ein vielversprechender Hinweis darauf, dass Transfer Learning plausibel ist. Außerdem könnte ein System wie dieses, das mit weniger Rechenleistung lernt, dazu beitragen, das Training verschiedener Arten von KI zu beschleunigen.