En ny banbrytande upptäckt inom artificiell intelligens har tillkännagivits av CyberAgents forsknings- och utvecklingsavdelning, AI Lab, där en forskningsrapport författad av praktikant Tomochi Hayakawa och forskningskollegan Tetsuro Morimura, bland andra, har blivit erkänd. AI Lab, känt för att innovera AI-teknik, avslöjade att deras rapport hade blivit accepterad för publicering av den ansedda internationella tidskriften, ”Transactions on Machine Learning Research” (TMLR), den 12 april.
Rapporten, med titeln ”Policy Gradient med Kernel Quadrature,” introducerar ett innovativt tillvägagångssätt med syfte att minska de beräkningsmässiga kraven inom förstärkningsinlärning (RL). Genom att använda Kernel Quadrature (KQ), en matematisk teknik, undersökte de effektiviteten i att välja avsnitt som är nödvändiga för belöningsberäkning med hjälp av Gauss-processmodellering. Genom att tillämpa KQ på de välkända politikgradsmetoderna inom RL, från stora språkmodeller till robotinlärning, visar rapporten en minskning av den beräkningsmässiga belastningen samtidigt som den upprätthåller hög inlärningseffektivitet. Denna föreslagna metod kan potentiellt öka användbarheten hos RL i tillämpningar i verkliga livet där höga kostnader för belöningsutvärderingar normalt krävs.
AI Lab är aktivt engagerat i omfattande AI-teknisk forskning viktig för marknadsföring och stärker sina bransch-akademiska samarbeten. Deras förstärkningslärosteam fördjupar sig i att lära sig beslutsmakningsstrategier som sträcker sig från teoretisk forskning till att lösa verkliga problem. Specifikt tillämpas deras tekniker på CyberAgents proprietära ”Extreme Prediction”-serie—val av skräddarsydda annonser och generering av annonskopior—vilket utforskar nya möjligheter inom datadrivet företagsbeslutsfattande och hanterar betydande affärsutmaningar.
Viktigaste frågor och svar:
1. Varför är förstärkningsinlärning (RL) beräkningsintensiv, och hur syftar tillvägagångssättet ”Policy Gradient med Kernel Quadrature” att adressera detta?
RL-algoritmer kräver vanligtvis en betydande mängd data, ofta erhållen genom många försöks-och-misslyckande-avsnitt, för att bestämma de mest belönande åtgärderna. Denna process kan vara beräkningsmässigt dyr och tidskrävande. Tillvägagångssättet som presenteras i rapporten använder Kernel Quadrature för att välja avsnitt mer effektivt för belöningsberäkning, vilket minskar den totala beräkningsmässiga belastningen samtidigt som RL-modellerna fortfarande tränas effektivt.
2. Vilka är de potentiella verkliga tillämpningarna av detta effektiva RL-tillvägagångssätt?
Den effektiva RL-tekniken kan tillämpas inom olika områden där RL är användbart men beräkningsintensivt, som robotik, autonoma fordon, sjukvård, finansiell handel, marknadsföring (som med CyberAgents ”Extreme Prediction”-serie) och spel. Det kan hjälpa till att lösa komplexa problem inom dessa områden mer praktiskt och kostnadseffektivt.
3. Vilka är de viktigaste utmaningarna eller kontroverserna förknippade med RL?
RL står inför utmaningar som utforskning-exploateringsdilemmat, belöningsformning, provineffektivitet och svårigheten att överföra inlärd beteende mellan olika uppgifter eller miljöer. En kontrovers inom fältet är de etiska övervägandena i autonoma beslutssystem, som bias i beslutsfattande och ovissheten kring AI-beteende.
Fördelar och Nackdelar:
Fördelar:
– Kernel Quadrature-metoden minskar de beräkningsresurser som krävs för RL, vilket gör det mer tillgängligt och effektivt.
– Genom att minska beräkningstiden möjliggör den snabbare iterationer och potentiellt snabbare utveckling och implementering av RL-system.
– Tillvägagångssättet kan hjälpa till att underlätta mer sofistikerade RL-tillämpningar inom olika branscher utan oöverkomliga kostnader.
Nackdelar:
– Sådana sofistikerade tekniker kan kräva en högre kunskapsnivå för att förstå och genomföra, vilket potentiellt begränsar deras användning till välmaterade forskningsgrupper eller företag.
– Beroende på genomförandet kan det finnas avvägningar mellan beräkningsmässig effektivitet och precision eller generaliserbarhet hos RL-modellen.
– Det återstår att se hur den här metoden presterar på ett brett spektrum av uppgifter och över olika typer av miljöer.
För de som är intresserade av det bredare området Maskininlärning och AI, särskilt de senaste utvecklingarna och forskningsframstegen, är följande några ansedda källor med giltiga URL:er:
Association for the Advancement of Artificial Intelligence
Conference on Neural Information Processing Systems
International Joint Conferences on Artificial Intelligence
International Conference on Machine Learning
Domänlänkarna ovan leder till organisationer och konferenser som ligger i framkant av AI- och maskininlärningsforskning, vilket kan ge läsare en inblick i de senaste trenderna, publikationerna och framstegen inom området.
The source of the article is from the blog reporterosdelsur.com.mx