МОСКВА, 29 ноя - РИА Новости. Ученые из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI при участии студентов из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса создали открытую среду для исследований и разработки алгоритмов в области контекстного обучения с подкреплением — XLand-MiniGrid, сообщили в компании.
Это опубликованная в открытом доступе для исследователей по всему миру виртуальная среда, в которой искусственный интеллект (ИИ) обучается принимать решения и выполнять новые действия.
"Эксперименты в XLand-MiniGrid уже провели исследователи из Google DeepMind, Калифорнийского университета в Беркли и Оксфордского университета. Научная статья XLand-MiniGrid: Scalable Meta-Reinforcement Learning Environments in JAX, описывающая создание среды, была принята на крупнейшую международную конференцию в области искусственного интеллекта — NeurIPS 2024. В этом году конференция пройдет с 10 по 15 декабря в Ванкувере, Канада", - говорится в сообщении.
Контекстное обучение с подкреплением (In-Context RL) — это новое направление в ИИ, где модели быстро адаптируются к новым задачам, используя подсказки и контекст, а не требуют длительного обучения с нуля. Это позволяет ИИ эффективно взаимодействовать с окружающей средой и дообучаться на лету. In-Context RL полезно в таких областях, как персонализированные рекомендации, управление роботами и автономными транспортными средствами, где требуется мгновенная адаптация к новым условиям.
Отмечается, что ранее исследователи сталкивались с ограничениями в существующих средах для контекстного обучения с подкреплением. Корпоративные среды крупных компаний, таких как Google DeepMind, закрыты для внешних пользователей и используются только для внутренних нужд. Публично доступные инструменты в основном предлагают однотипные и легкие задачи для обучения, что затрудняет разработку и тестирование сложных алгоритмов.
"В отличие от уже существующих сред, XLand-MiniGrid находится в открытом доступе и позволяет менять условия обучения прямо в процессе работы. Это упрощает моделирование множества вариативных задач разного уровня сложности, помогает создавать более надежные и адаптивные модели искусственного интеллекта", - сказали в компании.
Среда создана на базе JAX — технологии для разработки высокопроизводительных программ. XLand-MiniGrid выполняет миллиарды операций в секунду.
В таких средах благодаря высокой вариативности и количеству действий можно собирать огромные датасеты. Например, в XLand-MiniGrid собрано 100 миллиардов примеров действий искусственного интеллекта в 30 тысячах задач. Это позволяет использовать готовые датасеты для обучения, а не проводить его каждый раз с нуля. Все это способствует новым открытиям в области In-Context RL, снижая затраты и экономя ресурсы на проведение исследований.
"Мы пришли в область контекстного обучения с подкреплением, когда она еще зарождалась, и поэтому не нашли ни одного подходящего инструмента для оценки новых идей. Стало понятно, что это проблема для многих специалистов, а значит, она должна быть решена одной из первых. Поэтому появился XLand-MiniGrid. Наша работа сразу привлекла внимание других исследователей в области, и уже сейчас появляются статьи, где авторы используют среду для проверки своих методов", - сказал исследователь научной группы AI Alignment, лаборатория исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research Вячеслав Синий.