Кто бы мог подумать, что теория Дарвина будет полезна и здесь.
Обучать не так просто, как кажется
Недавно мы рассказывали о том, что беспилотники Waymo проехали 16 млрд километров в виртуальной реальности и 16 млн километров в реале.
Не сказать, что это дало большой профит:
- Автомобили Waymo до сих пор едва решаются выпустить на дорогу: только для теста и без пассажиров. При том беспилотники уже попадали в аварии.
- Требовались большие вычислительные мощности.
В итоге производитель отказался от привычного метода обучения. Отныне Waymo сотрудничают с DeepMind – фирмой, которая уже 9 лет создает нейронные сети.
Дарвин, подержи мое пиво
Согласно теории эволюции Дарвина, сильнейший вид адаптируется и выживает, а слабый вид – вымирает. Примерно такой же подход предложила DeepMind.
Начало работы схожее – нейросети для беспилотника обучают:
- Обнаруживать.
- Анализировать.
- Прогнозировать.
Но после этого нейросети заставляют конкурировать друг с другом. Таким образом, моделируя разные ситуации на дороге, отсеиваются «слабые» версии ИИ.
Что это дало
После пилотного запуска Waymo сравнили результаты двух методов – своего и от DeepMind:
- Количество ошибок, совершаемых ИИ, сократилось на 24 %.
- Для обучения ИИ понадобилось вдвое меньше ресурсов и времени.
И главный плюс метода DeepMind – благодаря этому нейросети совершенствуются, если хотя бы одна из них допускает ошибку. Если бы Waymo делали все сами, их нейросети работали бы независимо друг от друга и могли бы повторить ошибочный опыт «собрата».