Uber AI Labs ускорила и удешевила обучение нейросети, использующей эволюционные алгоритмы

Разработчики из Uber AI Labs уменьшили стоимость исследований, связанных с тренировкой искусственного интеллекта с использованием эволюционных алгоритмов. Ранее для выполнения задач такого уровня нейросети требовалось до 3000 процессоров, но теперь с ними может справиться даже один компьютер.

Форма машинного обучения, которую удешевили и ускорили исследователи, называется нейроэволюцией. В декабре 2017 года Uber AI Labs представила искусственный интеллект для игры в Frostbite на приставке Atari, где он набрал 10 500 очков. Процесс длился около 1 часа, но потребовал мощности 720 процессоров.

Новый подход к обучению нейросети

Чтобы ускорить обучение и свести технические требования к минимуму, сотрудники лаборатории Uber оптимизировали открытый исходный код под параллельную работу центральных и графических процессоров. Также увеличению производительности поспособствовала библиотека TensorFlow. В итоге на обучение нейросети игре Frostbite ушло 4 часа, однако вместо 720 процессоров потребовался только один компьютер с 48 ядрами.

Команда Uber AI Labs считает, что благодаря обновленному коду заняться разработками в области нейроэволюции смогут даже исследователи без серьезной финансовой поддержки. Также сотрудники уверены, что обучение может потребовать еще меньше времени после внедрения дополнительных операций TensorFlow. Дальнейшей оптимизацией технологии может заняться любой желающий.

Нейронным сетям под силу даже невозможные на первый взгляд задачи. Например, в апреле 2018 года разработчик из Калифорнийского университета представил искусственный интеллект для распознавания музыки в голове другого человека.