Эволюционный алгоритм впервые победил нейронную сеть в компьютерных играх. Сейчас нейронные сети [с deep learning], имитирующие работу человеческого мозга, являются самой модной и известной формой искусственного интеллекта, но похоже, что у них появился конкурент. Концепции этой уже 30 лет, но в полную силу она начала проявлять себя только сейчас. Эволюционные алгоритмы появляются следующим образом: сначала создается огромное количество состоящих из случайного кода [не совсем случайного, он конструируется с словаря термов, который могут быть соединены в компьютерную программу] компьютерных программ, которые применяют для решения какой-то задачи. Ни одна из этих программ данную задачу решить не в состоянии, однако некоторые из них показывают чуть-чуть лучшие результаты, чем остальные. Эти программы отбирают, "размножают", по-разному меняя в каждой копии несколько параметров или команд, а потом снова применяют для решения той же задачи. В результате, после тысяч "поколений", появляются программы, которые справляются с задачей на отлично, иногда значительно лучше, чем любые программы, целенаправленно написанные человеком, – и самое пугающее тут то, что никто толком не знает, как именно они работают.https://www.svoboda.org/a/29381950.html
Ниже есть продолжение.
An entirely different type of computing has the potential to be significantly more powerful than neural networks and deep learning. This technique is based on the process that created the human brain—evolution... evolutionary computing can match the performance of deep-learning machines at the emblematic task that first powered them to fame in 2013—the ability to outperform humans at arcade video games such as Pong, Breakout, and Space Invaders. The work suggests that evolutionary computing should be feted just as widely as its deep-learning-based relations.https://www.technologyreview.com/s/611568/evolutionary-algorithm-outperforms-deep-learning-machines-at-video-games/
No comments:
Post a Comment