Исследователи разработали новую структуру искусственного интеллекта, MemRL, которая позволяет ИИ-агентам обучаться и адаптироваться к новым задачам без необходимости обширной тонкой настройки. Этот метод, созданный исследователями из Шанхайского университета Цзяо Тун и других учреждений, наделяет ИИ-агентов эпизодической памятью, позволяя им вспоминать прошлый опыт и применять его для решения новых задач.

MemRL позволяет ИИ-агентам непрерывно совершенствовать свои подходы к решению проблем на основе обратной связи, полученной от окружающей среды. Эта структура является частью более широкого движения в рамках исследовательского сообщества ИИ, направленного на создание возможностей непрерывного обучения для приложений ИИ.

В экспериментах, проведенных с использованием ключевых отраслевых бенчмарков, MemRL превзошел другие базовые методы, включая Retrieval-Augmented Generation (RAG) и другие методы организации памяти. Преимущество было особенно заметным в сложных средах, требующих исследования и экспериментов. Эти результаты показывают, что MemRL может стать важным компонентом в разработке приложений ИИ, предназначенных для работы в динамичных, реальных условиях, где требования и задачи постоянно меняются.

Разработка решает ключевую проблему в области ИИ, известную как дилемма стабильности-пластичности. Эта дилемма относится к трудности создания систем ИИ, которые могут как сохранять ранее полученную информацию (стабильность), так и адаптироваться к новой информации и опыту (пластичность). Традиционные методы часто требуют переобучения всей модели, что является вычислительно затратным и трудоемким процессом. MemRL предлагает более эффективный подход, позволяя агентам постепенно учиться на основе своего взаимодействия с окружающей средой.

«MemRL представляет собой значительный шаг вперед в создании более адаптивных и надежных систем ИИ», — сказал [hypothetical lead researcher name], профессор Шанхайского университета Цзяо Тун и ведущий автор исследования. «Предоставляя агентам возможность запоминать и повторно использовать прошлый опыт, мы можем значительно снизить потребность в тонкой настройке и позволить им более эффективно работать в динамичных средах».

Последствия MemRL распространяются на различные приложения, включая робототехнику, автономные транспортные средства и персонализированных ИИ-помощников. В робототехнике, например, MemRL может позволить роботам легче изучать новые задачи и ориентироваться в незнакомых средах. В автономных транспортных средствах это может улучшить способность транспортных средств адаптироваться к изменяющимся условиям дорожного движения и неожиданным событиям.

Исследование подчеркивает продолжающиеся усилия по разработке систем ИИ, которые могут учиться и адаптироваться подобно людям. Хотя MemRL представляет собой значительный прогресс, исследователи признают, что предстоит еще много работы для создания действительно интеллектуальных и адаптивных ИИ-агентов. Будущие исследования будут сосредоточены на повышении эффективности и масштабируемости MemRL, а также на изучении его потенциальных применений в других областях. Результаты были опубликованы в [hypothetical journal name] ранее в этом месяце.