В Google представили многозадачную нейросеть

Модели нейросетей, работающие на основе глубокого обучения, демонстрируют отличные результаты во многих областях, однако на сегодняшний день такие модели работают только в своей области. Исследователи из Google Brain представили модель нейросети, которую можно обучить многозадачности, говорится в исследовании ученых из Google Brain и Google Researsh.

Нейросеть MultiModel научилась выполнять восемь разных задач, среди которых распознавание изображений и речи, а также перевод и анализ предложений. Нейросеть состоит из центральной нейронной сети, которая окружена подсетями, специализирующимися на отдельных задачах.

В ходе испытаний MultiModel показала высокие результаты по всем направлениям, отмечает издание New Scientist. Так, нейросеть распознавала изображения с точностью в 86%, тогда как специализированные алгоритмы справлялись с заданием с 95%-ой точностью.

Исследователи также обнаружили, что у нейросети есть возможность обучаться с помощью информации из других областей. Так, способность анализировать предложения MultiModel улучшилась после того, как алгоритм обучался на базе данных с изображениями. При этом эти данные не были связаны с разбором предложений.

Если нейросеть может использовать свои знания для решения одной задачи при решении совершенно другой проблемы, то она может показать высокие результаты в тех областях, где не хватает полезных данных, считает Себастьян Рудер, специалист по анализу данных из Ирландии. «Это приближает нас к общему искусственному интеллекту», — приводит его слова New Scientist.

Inc. писал, что в DeepMind рассказали, как научить нейросеть мыслить абстрактно. В мае стало известно, что нейросеть научилась адаптировать рецепты под национальную кухню. Кроме того, в «Яндексе» научили нейросеть сочинять музыку в стилях разных композиторов.