Inteligente máquinas de aprender

Inteligente Máquinas de Aprender a Ser Curioso computador cientistas estão encontrando maneiras de código curiosidade em máquinas inteligentes você provavelmente não se lembra o que ele sente ao jogar Super Mario Bros. para a primeira vez, mas tente imaginar isso um 8-bits do jogo mundo pisca em azul bebê céu, xadrez de pedra de chão, e no meio, um agachamento, vermelho-adequado homem parado, esperando.

Ele é voltado para a direita; você empurrá-lo para mais longe nessa direção mais alguns passos revelar uma linha de tijolos pairando e que se parece com uma raiva, ambulatorial cogumelo outra contração dos controles do jogo faz com que o homem surgisse, quatro pixel punho apontado para o céu.

Como funciona

O que fazer agora? Talvez tentar combinar a deslocar-se para a direita e de mola para o céu? Feito em seguida, uma surpresa o pequeno homem colisões sua cabeça contra uma das pairando tijolos, que flexiona para cima e, em seguida, encaixe para baixo, como se, com mola propulsora do homem earthward para a aproximação com raiva de cogumelo e achatamento de imediato.

Mario salta fora do condensado permanece com um pequeno salto. Acima, cor de cobre caixas com ” brilhante?” símbolos parecem perguntar: e agora? Esta cena vai soar familiar para quem cresceu na década de 1980, mas você pode assistir a uma muito mais jovem jogador Pulkit Agrawal canal no YouTube. Agrawal, ciência da computação pesquisador da Universidade da Califórnia, em Berkeley, está estudando como inata curiosidade pode fazer com que a aprendizagem de uma tarefa não familiar como jogar Super Mario Bros. para a primeira vez de maneira mais eficiente.

O problema é que o jogador novato em Agrawal do vídeo não é humano, ou mesmo vivo. Como Mario, é apenas um software. Mas este software vem equipado com a experimental de aprendizado de máquina algoritmos projetados por Agrawal e seus colegas Deepak Ele, Alexei A. Efros e Trevor Darrell em Berkeley Inteligência Artificial Laboratório de Pesquisa para um surpreendente finalidade fazer uma máquina curioso.

Jogos

Você pode pensar curiosidade como uma espécie de recompensa que o agente gera internamente em seu próprio, de modo que ele pode ir explorar mais sobre seu mundo,” Agrawal, disse. Este gerado internamente recompensa sinal é conhecido na psicologia cognitiva como “motivação intrínseca.” O sentimento que você pode ter vicariamente experimentou durante a leitura de o jogo descrição acima um desejo de revelar mais do que está à espera apenas fora da vista, ou um pouco além de seu alcance, só para ver o que acontece o que é motivação intrínseca.

Os seres humanos também respondem a motivações extrínsecas, que se originam no ambiente. Exemplos destes incluem tudo, desde o salário que receberá no trabalho para uma demanda entregue na mira de uma arma. Os cientistas da computação aplicar uma abordagem semelhante chamado de reforço de aprendizagem para treinar seus algoritmos: O software fica “pontos” quando ele executa uma tarefa desejada, enquanto penalidades siga comportamento indesejado.

O aprendizado

Mas esta cenoura-e-vara abordagem de aprendizado de máquina tem os seus limites, e a inteligência artificial, os pesquisadores estão começando a ver a motivação intrínseca como um componente importante de agentes de software que pode aprender de forma eficiente e flexível, isto é, menos como frágil máquinas e mais como seres humanos e animais.

Abordagens para o uso de a motivação intrínseca AI tomaram a inspiração de psicologia e neurociências para não falar de décadas de pesquisa de IA em si, agora recém-relevantes. Nada é realmente novo em aprendizado de máquina,” disse Rein Houthooft, um cientista de pesquisa em OpenAI, independente de inteligência artificial organização de pesquisa.

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