Seul un auteur paresseux n'a pas écrit sur DeepMind à Geektimes. Cette entreprise se démarque vraiment par ses réalisations parmi d'autres organisations qui travaillent dans le domaine de l'IA. Le projet le plus célèbre DeepMind -
AlphaGo , AI, spécialisé dans le jeu de go. À l'heure actuelle, ce système est peut-être le joueur de go le plus qualifié au monde - tant parmi les personnes que parmi les voitures.
Mais le jeu de go n'est qu'une démonstration des capacités de l'IA, loin du seul projet de l'entreprise. Elle enseigne actuellement la forme faible de l'IA à la sagesse de la navigation. La manière habituelle d'orientation dans l'environnement avec des progrès vers le but souhaité implique une évaluation constante de ce qui entoure une personne (ou un animal) avec une analyse des informations reçues. Les spécialistes de DeepMind ont développé un ensemble de réseaux de neurones qui se sont entraînés à se déplacer sur une plate-forme carrée comme des rats.
Nous parlons de rats se déplaçant sur le même site. Le système informatique a reçu des données sur la vitesse du rat, les principales directions de mouvement, la distance des murs et tous les autres paramètres. Sur la base de ces données, l'IA a développé une méthode de mouvement pratiquement similaire, et non spontanée, elle est basée sur certains facteurs que le rat utilise lors de la navigation dans l'espace.
Fait intéressant, le système informatique a développé une couche spéciale pour la navigation, dont le principe de fonctionnement est similaire au principe du travail, qui est chargé d'orienter le cerveau des mammifères dans l'espace.
Chez l'homme, plusieurs groupes de cellules en sont responsables. Ce sont des neurones qui sont activés lorsqu'une personne passe devant des objets qu'elle avait précédemment rencontrés. Ces neurones sont situés dans l'hippocampe - la partie du cerveau qui est responsable de la formation de la mémoire et du stockage des informations. Autant qu'on puisse en juger, des cellules spécialisées se distinguent à cet effet. L'emplacement de ces cellules est indiqué dans l'image de l'annonce.
Les experts de DeepMind pensent que le réseau neuronal pendant la formation a formé une structure similaire, uniquement, bien sûr, numérique et non physique. Et la même entreprise affirme que seuls les réseaux de neurones qui ont formé de telles structures sont capables de naviguer normalement dans des environnements complexes - non seulement sur un site carré, mais aussi dans un bâtiment avec plusieurs pièces. De plus, les réseaux de neurones peuvent adapter leur chemin à un environnement aussi complexe si quelque chose change (par exemple, les portes sont fermées ou les meubles bougent).
Sur la base des résultats du projet, plusieurs conclusions peuvent être tirées. Par exemple, l'un d'eux - la méthode d'orientation dans l'espace, développée par les animaux, est optimale. Les neurones hippocampiques sont un excellent moyen de se souvenir du chemin et d'ouvrir la voie parmi des objets déjà connus après un séjour assez long dans un endroit.
Il semble que non seulement les systèmes biologiques, mais aussi les systèmes numériques parviennent à des solutions similaires dans certains cas.
DOI:
10.1038 / s41586-018-0102-6
