La última IA de DeepMind transfiere su aprendizaje a nuevas tareas

Categoría: Inteligencia artificial Al corriente Feb 12

Al utilizar los conocimientos de un trabajo para ayudarlo a realizar otro, una nueva inteligencia artificial exitosa insinúa un futuro más versátil para el aprendizaje automático.

Trasfondo: La mayoría de los algoritmos se pueden entrenar en un solo dominio y no pueden usar lo que se ha aprendido para una tarea para realizar otra nueva. Una gran esperanza para la IA es que los sistemas tomen información de un entorno y la apliquen en otro lugar, lo que se denomina transferencia de aprendizaje.

Qué hay de nuevo: DeepMind construyó un nuevo sistema de inteligencia artificial llamado IMPALA que realiza simultáneamente múltiples tareas, en este caso, jugar 57 juegos de Atari, e intenta compartir el aprendizaje entre ellos. Mostró signos de transferir lo aprendido de un juego a otro.

Por qué importa: IMPALA fue 10 veces más eficiente en datos que una IA similar y logró el doble de la puntuación final. Esa es una pista prometedora de que el aprendizaje por transferencia es plausible. Además, un sistema como este que aprende usando menos poder de procesamiento podría ayudar a acelerar el entrenamiento de diferentes tipos de IA.