Покращення машинного навчання: пошук балансу між імітацією та пробно-помилковими методами

Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (МІТ) та Ізраїльського технологічного інституту (Техніон) розробили інноваційний алгоритм, який може революціонізувати спосіб, як машини навчаються справлятися з невизначеними ситуаціями в реальному світі. Натхненний процесом навчання людей, алгоритм динамічно визначає, коли машина повинна імітувати "вчителя" (метод, відомий як імітаційне навчання), а коли вона повинна досліджувати і навчатися шляхом спроб і помилок (метод, відомий як навчання з підкріпленням).

Основна ідея алгоритму полягає у досягненні балансу між двома методами навчання. Замість того, щоб покладатися на грубий метод спроб і помилок або фіксовані комбінації імітації та навчання з підкріпленням, дослідники одночасно тренували дві навчальні машини. Одна машина використовувала виважену комбінацію обох методів навчання, тоді як інша спиралася виключно на навчання з підкріпленням.

Алгоритм постійно порівнював результати двох навчальних машин. Якщо машина-учень, користуючись керівництвом вчителя, досягала кращих результатів, алгоритм збільшував долю імітаційного методу навчання. І навпаки, якщо машина-учень, яка покладається на метод спроб і помилок, показувала більший прогрес, алгоритм орієнтувався на навчання з підкріпленням. Завдяки динамічному налаштуванню підходу до навчання на основі результатів, алгоритм виявився адаптивним і більш ефективним при навчанні складним завданням.

У змодельованих експериментах дослідники перевірили свій підхід, навчаючи машини навігації у лабіринтах та маніпулюванні об'єктами. Алгоритм продемонстрував майже ідеальні показники успіху і перевершив методи, які спиралися лише на імітацію або навчання з підкріпленням. Результати були багатообіцяючими і продемонстрували потенціал алгоритму для навчання машин складним сценаріям реального світу, таким як навігація роботів у незнайомому середовищі.

Пулкіт Агравал, директор Improbable AI Lab і доцент Лабораторії комп'ютерних наук та штучного інтелекту, наголосив на здатності алгоритму вирішувати складні завдання, з якими раніше стикалися інші методи. Дослідники вважають, що цей підхід може призвести до створення більш вдосконалених роботів, здатних маніпулювати складними об'єктами та самостійно пересуватися.

Крім того, застосування алгоритму не обмежується робототехнікою. Він може підвищити ефективність у різних галузях, які використовують імітацію або навчання з підкріпленням. Наприклад, його можна використовувати для навчання невеликих мовних моделей, використовуючи знання більших моделей для конкретних задач. Дослідники також зацікавлені у вивченні подібностей і відмінностей між машинним навчанням та навчанням людини від вчителів з метою покращення загального процесу навчання.

Експерти, які не брали участь у дослідженні, висловили ентузіазм щодо надійності алгоритму та його обнадійливих результатів у різних сферах. Вони підкреслили потенціал його застосування у галузях, пов'язаних з пам'яттю, логічним мисленням та тактильним сприйняттям. Здатність алгоритму використовувати попередню обчислювальну роботу та спрощувати балансування цілей навчання робить його вражаючим досягненням у галузі навчання з підкріпленням.

У міру продовження досліджень, цей алгоритм може прокласти шлях до більш ефективних та гнучких систем машинного навчання, наближаючи нас до розробки передових технологій штучного інтелекту.

Читайте докладніше про дослідження у статті.