В прошлом системы ИИ решали конкретные задачи, а для освоения новых требовалось переобучение, что занимало финансовые и вычислительные ресурсы. Открытие лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI меняет ситуацию. Ученые впервые в мире разработали модель контекстного обучения (In-Context Learning), которая может самостоятельно учиться новым действиям на нескольких примерах.
Модель Headless-AD может выполнять в пять раз больше действий, чем предусмотрено при первоначальном обучении. Такие ИИ-системы, способные адаптироваться к изменениям и новым задачам без участия людей, будут полезны во многих сферах, от бытовой до космической.
Такие системы могут использоваться в домашних роботах-помощниках. Первоначально их можно обучить стандартному набору действий в доме. Благодаря возможностям Headless-AD, роботы смогут самообучаться и подстраиваться под потребности каждого дома.
Возможное применение Headless-AD — в беспилотном транспорте. Благодаря ИИ-модели автомобили смогут адаптироваться к установке новых деталей, отличающихся от предыдущих по принципу действия. Например, это может быть новый двигатель большей мощности или шины нового типа.
Ученые провели испытания и сравнили Headless-AD с подобными системами. В одной из задач — формирование предложений по товарам. Другие модели нуждаются в переобучении для новых групп товаров, и при росте их числа снижается качество. Headless-AD показала превосходство, так как может предлагать в пять раз больше подходящих товаров по сравнению с начальным набором данных, на котором была обучена.
В других экспериментах Headless-AD продемонстрировала возможность выполнения любых комбинаций и количества действий без потери качества и необходимости дополнительного обучения. О модели и результатах испытаний можно узнать из статьи. Обучение с подкреплением в контексте для переменных пространств действия. . Исходный код и дополнительные материалы доступны на сайте GitHub.
Российскую разработкуНа международной конференции по машинному обучению ICML, одной из самых престижных и крупных в этой сфере, была представлена работа. В 2024 году конференция пройдет в Австрии с 21 по 27 июля.
О T-Bank AI Research
T-Bank Al Research, лаборатория Центра искусственного интеллекта Т-Банка, изучает самые перспективные сферы развития искусственного интеллекта. К таковым относятся обработка естественного языка, компьютерное зрение и системы рекомендаций.
Исследования учёных представлены на авторитетных научных конференциях, таких как NeurIPS, ICML, ACL, CVPR и других. Из них в своих публикациях цитируют учёные из университетов Беркли и Стэнфорда, а также участники исследовательского проекта Google DeepMind.
Команда поддерживает молодых дарований, обеспечивая работу лабораторий T-Bank Lab в МФТИ и Omut AI в Центральном университете.