 Программисты дополнили ранее созданную учебную среду, добавив в нее навигационные указания с Google Maps.
Лаборатория DeepMind научила систему искусственного интеллекта следовать текстовым навигационным инструкциям, сообщает The Next Web. Программисты проверили работу алгоритма, отправив его в путешествие по Нью-Йорку в виртуальной среде, созданной на основе Google Street View.
Современные беспилотные автомобили опираются на систему GPS-навигации, которая встроена в бортовой компьютер.
Если же пассажир предложит автомобилю доехать до определенного места с помощью списка инструкций (например, «двигайся прямо два километра и на первом перекрестке поверни направо»), машина не справится с задачей, несмотря на ее простоту. Дело в том, что в отличие от человека, система ИИ не имеет накопленного опыта и не знает, как следовать навигационным инструкциям.
Чтобы решить эту проблему, подразделение Google DeepMind в прошлом году превратил карты Google Street View в учебную среду. С его помощью исследователи научили компьютер вытекать из точки А в точку Б без использования маршрута или других подсказок.
Однако стратегия алгоритма была неудобной: он просто долго путешествовал картой - до тех пор, пока не находил место, которое внешне было идентично пункта назначения. В реальной жизни такой подход будет бесполезен.
В новой работе исследователи научили нейросеть следовать текстовым навигационным инструкциям. Программисты дополнили ранее созданное ими учебную среду, добавив в него навигационные указания с Google Maps для случайно выбранных начальных и конечных пунктов.
Исследователи поместили в StreetNav - так было названо новое среда - агента и дали ему набор команд (например, «поверни направо на перекрестке») и снимков, которые должны были помочь ему добраться до нужного места.
Если компьютер достигал цели или делал правильные шаги, он получал награду - такой метод тренировки называется обучением с подкреплением.
|
