Menu
  • Home
  • O nás
  • Projekty ▾
    • Výzkum
    • Detektor urážek
    • Český detektor emocí
    • Anglický detektor emocí
    • Veřejné mínění emocí
    • Startup Akademie
  • Kariéra
  • Kontakt
  • Kalendář
  • Blog
Skip to content

Nový druh AI – Rozšířené náhodné hledání

by Honza Tyl | Posted on 24. 6. 201814. 7. 2020

Nedávno se mezi výzkumníky AI začalo mluvit o čemsi fenomenálním. Byl vynalezen nový druh AI!
Algoritmus je tak jednoduchý, že k jeho implementaci nepotřebujete žádný složitý framework jako TensorFlow, ale můžete si ho vyzkoušet na pár desítkách řádcích přímo v Pythonu nebo vám blízkém jazyku. Fascinující je na něm to, že je 100x rychlejší a efektivnější něž klasické algoritmy jako je hluboké nebo posilované učení. Co je to za algoritmus, který v benchmark testech poráží nejnadupanější algoritmy z dílen Googlu a Facebooku? Je to skutečně pravda nebo jen nafouklá bublina?

Algoritmus se jmenuje ARS – Augmented Random Search čili Rozšířené náhodné hledání. I když úžasné výsledky tohoto testu se objevily až ve výzkumu publikovaném 19.3.2018, domnívám se, že jde o tentýž algoritmus, který je znám už z roku 2017 jako Algoritmus evolučních strategií. Ukazuje se, že jeho síla je především v úlohách, kdy dáte AI model panáčka s pár virtuálními svaly a AI se snaží přijít na to, jak virtuální bytost rozpohybovat, aby se co nejrychleji dostala z bodu A do bodu B. Zde má ARS skutečně zajímavé výsledky.

Jak se liší ARS od klasického AI? Především ve třech bodech.
1. ARS neupravuje váhy na neuronech po každé akci, jako se tak činí u posilovaného učení, ale až na konci každé epizody.
2. ARS nepoužívá k aktualizaci vah klasický Grandient Descent algoritmus, ale vlastní velmi výpočetně jednoduchý výpočet (založený na přičítání a odčítání náhodných čísel).
3. ARS nepoužívá hlubokou sítovou architekturu (jako deep learning) ale jen velmi primitivní jednovrstevný perceptron.

Na základě těchto srovnání se domnívám, že silnou stránkou ARS bude rychlost a jednoduchost, ale vykoupená daní menší universálnosti a inteligencí.

Slavný výzkum:: https://arxiv.org/pdf/1803.07055.pdf
Starší výzkum: https://arxiv.org/pdf/1703.03864.pdf
Kurz, kde je jednoduše vysvětleno: https://www.udemy.com/artificial-intelligence-ars/
Video: https://www.youtube.com/watch?v=YC-Ll76BpM8

Post Views: 546
Experimenty Posilované učení Studium Učení bez učitele UdálostiARS Augmented Random Search Grandient Descent Rozšířené náhodné hledání

Related Posts

20 listopadu, 2018

Pokud vás zajímá, jak pracujeme na vývoji AI tak se stavte v Palalení polis!

19 ledna, 2018

Nejméně 45 startupů pracuje na vývoji čipů pro AI

21 října, 2017

Kurz Neural Networks and Deep Learning od Andrew Ng

Nejnovější příspěvky

  • Krása, vývoj a taje neurochirurgie – o lidském mozku
  • Digitální malíř – Lidská a strojová fantazie nemá hranic – DALL·E od Open AI – výtvarné i realistické umění 5
  • Digitální malíř o čem sní magický AI deníček – DALL·E od Open AI – výtvarné i realistické umění 4
  • Digitální malíř – DALL·E od Open AI – výtvarné i realistické umění 3
  • Block-Recurrent Transformer

Archivy

Rubriky

Štítky

AI AI Awards algoritmus algoritmy Alphai Alpha Industries Amazon Andrew Ng BERT Chatbot Data Science Deep Learning digitální filosof Digitální spisovatel Dita Malečková Elon Musk Facebook Gartner Google GPT-2 GPT-3 GPU IBM Jan Tyl Matylda Microsoft ML Neuronová síť NLP NVIDIA OpenAI podcast Posobota RNN Robot soutěž startup strojové učení TensorFlow Tomáš Sedláček umělá inteligence word2vec Český rozhlas ČVUT Čína
Copyright Alpha Industries – blog. All rights reserved. | Powered by WordPress & Writers Blogily Theme
Alpha Industries - blog
  • Home
  • O nás
  • Projekty
    • Výzkum
    • Detektor urážek
    • Český detektor emocí
    • Anglický detektor emocí
    • Veřejné mínění emocí
    • Startup Akademie
  • Kariéra
  • Kontakt
  • Kalendář
  • Blog