Ученые МГУ нашли способ адаптации ИИ к новым условиям без обучения

Современные поведенческие модели могут обучаться на больших массивах данных и решать новые задачи без дополнительной настройки. Однако такие системы плохо адаптируются к изменениям среды, например при смене физических параметров, появлении препятствий или других скрытых условий. Это ограничивает применение подобных моделей в робототехнике и других прикладных задачах, где условия могут меняться во время выполнения задачи.

Ученые исследовали ограничения подхода метода прямых и обратных представлений, который используется для построения поведенческих моделей. Результаты показали, что при обучении на данных из разных сред модель начинает объединять различные сценарии поведения, из-за чего качество адаптации снижается.

Для решения этой проблемы ученые предложили подходы, в основе которых лежит использование трансформерной модели, оценивающей скрытые параметры среды на основе наблюдаемой траектории поведения. Это позволяет модели учитывать изменения динамики среды и подбирать более подходящую стратегию действий без дополнительного переобучения.

Авторы также предложили способ разделения пространства представлений поведения на отдельные области, соответствующие различным типам среды. Это позволило уменьшить влияние противоречивых сценариев и повысить устойчивость модели к новым условиям.

Эксперименты проводились как в дискретных, так и в непрерывных средах, включая задачи с изменяющейся конфигурацией пространства и внешними воздействиями. По результатам тестирования предложенный подход показал до двух раз лучшие результаты по сравнению с существующими методами адаптации.

Научный сотрудник Центра ИИ МГУ и AIRI Александр Никулин отметил, что исследователи изучали, как поведенческие модели могут адаптироваться к изменениям среды без дополнительного обучения. Предложенный подход позволяет учитывать скрытые параметры среды и сохранять устойчивость модели при изменении условий.

Авторы отмечают, что предложенный подход может использоваться в робототехнике и других системах, работающих в условиях изменяющейся среды. Информация предоставлена пресс-службой МГУ.