⚡️Google DeepMind сделали прорыв в обучении ИИ: алгоритм обучается как человек через "воображение" последствий своих действий. И это опен сорс
В то время как большинство алгоритмов требуют тщательной настройки под каждую задачу, Dreamer V3 превосходит специализированные методы в более чем 150 разнообразных задачах с одними и теми же настройками.
Dreamer буквально "мечтает" о возможных действиях и их последствиях, используя нейронную сеть, которая строит внутреннюю модель мира.
Алгоритм учится в своем воображении, а не только на реальных взаимодействиях.
Dreamer стал 1-м алгоритмом, который смог добыть алмазы в Minecraft с нуля без обучения на человеческих данных, без учебных сценариев, без подсказок. Это задача, требующая планирования на десятки шагов вперёд в открытом мире с минимальными подсказками.
Практические применения:от робототехники до автоматизации сложных процессов в промышленности
От игр к реальному миру -
сегодня Dreamer добывает алмазы в Minecraft. Завтра подобные алгоритмы могут решать реальные задачи — от оптимизации движения транспорта до управления промышленными процессами.
Мы приближаемся к созданию ИИ-систем, способных обучаться и адаптироваться более естественным, "человеческим" способом — не просто методом проб и ошибок, а через понимание причинно-следственных связей и мысленное моделирование будущего.
GitHub
В то время как большинство алгоритмов требуют тщательной настройки под каждую задачу, Dreamer V3 превосходит специализированные методы в более чем 150 разнообразных задачах с одними и теми же настройками.
Dreamer буквально "мечтает" о возможных действиях и их последствиях, используя нейронную сеть, которая строит внутреннюю модель мира.
Алгоритм учится в своем воображении, а не только на реальных взаимодействиях.
Dreamer стал 1-м алгоритмом, который смог добыть алмазы в Minecraft с нуля без обучения на человеческих данных, без учебных сценариев, без подсказок. Это задача, требующая планирования на десятки шагов вперёд в открытом мире с минимальными подсказками.
Практические применения:от робототехники до автоматизации сложных процессов в промышленности
От игр к реальному миру -
сегодня Dreamer добывает алмазы в Minecraft. Завтра подобные алгоритмы могут решать реальные задачи — от оптимизации движения транспорта до управления промышленными процессами.
Мы приближаемся к созданию ИИ-систем, способных обучаться и адаптироваться более естественным, "человеческим" способом — не просто методом проб и ошибок, а через понимание причинно-следственных связей и мысленное моделирование будущего.
GitHub