«Сложнее го»: нейросеть Google научилась бронировать авиабилеты |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-01-04 15:00 На веб-странице с множеством форм сориентироваться не проще, чем на шахматной доске. Но специалисты Google AI еще более усложнили задачу: научиться покупать билеты нужно без примеров из реальной жизни и подсказок наставника. В новой статье «Learning To Navigate The Web» команда Google AI описала, как нейронная сеть училась понимать структуру веб-страниц и заполнять формы на сайтах бронирования авиабилетов. Для этого они применили тот же подход обучения с подкреплением, какой уже принес победу ИИ AlphaZero. Алгоритм разрабатывал стратегии преодоления каждого этапа на пути к достижению конечной цели, получая награду за правильный выбор. Число возможных комбинаций состояний и действий при бронировании билетов могут достигать десятков миллионов, пишет ZDNet. При этом нейросеть обучалась, не получая примеров того, как человек заполняет онлайн-формы. Разработчики применили так называемое «поверхностное кодирование» (shallow encoding) для того, чтобы нейросеть лучше понимала структуру веб-страницы. Без этих приемов ИИ не смог бы добиться успеха и вел бы себя, как скучающий веб-серфер. Суть задачи, конечно, заключалась не в том, чтобы научить алгоритм заказывать билеты. Заполнение форм — отличный пример решения проблемы с многочисленными переменными при отсутствии помощи со стороны человека или другого «супервайзера». В итоге у разработчиков появилось две новых архитектуры нейросети, взаимодействующие друг с другом. Разработчики планируют в ближайшем будущем протестировать нейросеть в усложненных условиях с большим количеством шагов и вариантов выбора. Источник: www.zdnet.com Комментарии: |
|