Три года назад Кэл, Шахрад и я сидели в маленьком кафе за пределами центра в Парраматте, когда решили пойти на это.

Оглядываясь назад, мы были до крайности наивны, зная, что именно это, но мы знали, что искусственный интеллект стоит на пересечении нейробиологии, математики, информатики, философии и психологии и что он будет единым целым. адская поездка.

Обсудив эту идею с кофе и другими алкогольными напитками, мы поняли, что нечто вроде Реми должно существовать. Конечно, были компании, занимающиеся чистыми исследованиями искусственного интеллекта, такие как Deepmind, но не было ни одной компании, занимающейся искусственным интеллектом. компания расширяет границы искусственного интеллекта. Исследования с абсолютно безумной долгосрочной миссией, а затем превращение их передовых достижений в потрясающие, красивые решения и продукты.

Сумасшедшая долгосрочная миссия? Общий искусственный интеллект.

Поэтому весной 2014 года мы отбросили осторожность и пошли на это.

Причина, по которой мы остановились на Remi.ai, заключалась в том, что мы искренне не хотели попадать в одну кучу с недружественными компаниями, которые засоряют пространство технологических стартапов. Нашими долгосрочными амбициями был искусственный интеллект человеческого уровня, поэтому мы хотели иметь понятное человеческое имя. Еще одним фактором, способствовавшим этому, было то, что Remi.com котировался на уровне 130 000,00 долларов, тогда как Remi.ai был доступен по цене 19,90 доллара на onlydomains.com.

В 2014 году в ИИ не было большого количества компаний. космоса, и не было огромного количества статей или учебных материалов по глубоким нейронным сетям. Тем не менее, мы взяли на себя задачу изучить и построить все, что доступно. Мы начали с простых нейронных сетей и RNN, протестированных на широком спектре задач, таких как прогнозирование доходов от продаж и движения запасов. Мы исследовали распознавание изображений для нескольких разных проектов и даже выиграли конкурс kaggle.

Но через несколько месяцев нам стало совершенно ясно, что обучение с подкреплением является ключом к подлинному развитию искусственного интеллекта. и разработка агентов, которые обучаются как люди.

Для читателей, не имеющих опыта в области искусственного интеллекта, в настоящее время существует три различных поддомена. Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Я не буду вдаваться в подробности о первых двух, так как это может подождать до следующего поста. Но обучение с подкреплением можно определить как построение искусственного интеллекта. учиться, как это делают млекопитающие. У млекопитающих есть простой, но чрезвычайно эффективный механизм обучения - способность пробовать что-то, извлекать уроки из последствий и, что самое интересное, передавать свои знания своим сверстникам и потомкам. Этот механизм обучения в значительной степени зависит от внутренних вознаграждений, которые развивались на протяжении тысячелетий, и обучение с подкреплением дало нам возможность разработать искусственный интеллект, который мог бы имитировать это, очевидно, с самого начала. Жизнь - это не только награда и наказание, есть более высокие когнитивные функции, которые, возможно, связаны с механизмами вознаграждения в мозгу млекопитающих. Но он лежит в основе нашего интеллекта и является важным шагом на пути к ИИ человеческого уровня.

Второй фундаментальный момент заключается в том, что многие из алгоритмов обучения с подкреплением являются алгоритмами общего назначения в том смысле, что один и тот же алгоритм может применяться ко многим различным задачам с зачастую невероятными результатами. Если задуматься, люди - лучший пример этой способности изучать любую задачу методом проб, ошибок и практики, если в период обучения есть чувство награды и прогресса. Вы можете делать по крайней мере некоторые, если не все, из следующего: читать, писать, завязывать шнурки, делать деления в длину, кататься на велосипеде, играть в шахматы, сноуборд и бесчисленное множество других навыков. Все это происходит от одного или, возможно, нескольких алгоритмов обучения в вашем мозгу.

И так же, как вы обладаете способностью изучать широкий спектр задач, алгоритмы, над которыми мы работаем, могут быть применены к множеству задач: от вождения автомобилей до компьютерных игр, обучения пониманию языка и многих других приложений.

Это стало основным направлением исследований нашей Группы. Мы начали тестирование агентов обучения с подкреплением как в искусственной среде (компьютерные игры), так и в реальных задачах. Мы создали агентов, чтобы играть в Space Invaders, Pong и другие компьютерные игры. Мы создали агент, который мог изменять код по своему усмотрению для удовлетворения запросов пользователей, оптимизируя любой интерфейс чата, устраняя необходимость делать запросы отдельных API, по одному. Мы создали группу агентов, которые находились в среде, которая разработала свой собственный язык для общения о своей среде, изучая, как предупреждать о прибытии агента угрозы, во многом так же, как это делают сурикаты. Мы создали агента, который мог надрать задницу в рекламных кампаниях Google Adwords и значительно повысить рентабельность инвестиций для компаний, а также создали действительно классный языковой агент, который сам научился понимать запросы пользователей для выполнения задач.

И на протяжении всего этого так много изменилось. Мы узнали больше, чем может дать любой текущий университетский диплом. В это время А. превратилась из небольшого, небрежного предмета интереса среди немногих в одну из самых обсуждаемых технологий в настоящее время, провозглашенную как путь будущего не для промышленности, а для общества в целом. В Remi мы перешли от тестирования небольших алгоритмов на небольших играх, таких как крестики-нолики, к созданию агентов для корпоративных компаний, которые контролируют ежемесячные траты миллионов долларов.

Тем не менее, многое остается прежним. Мы все еще читаем много книг о детском нервном развитии, мы все еще пьем слишком много кофе, мы все еще на 100% настроены, и у нас все еще та же безумная долгосрочная миссия, которая нас действительно волнует.

Следующие пару лет будут чертовски интересными для Реми. В следующем году мы запустим два продукта. Мы продолжим работу над обучающимся с подкреплением семантической сети, который находится на ранней стадии развития и демонстрирует очень большие перспективы в развитии искусственного интеллекта. Семантическое понимание. Мы ведем переговоры с компанией VR Dev Company о создании искусственного интеллекта. внутри игры VR. Есть также еще несколько скрытых проектов, которые, надеюсь, увидят свет и позже в этом году.

На самом деле нет такого опыта, как открытие компании. Найдите группу людей, которые безумно умны и мотивированы, и вложите весь свой коллективный разум и силу воли в попытки построить то, чего еще никто не делал. В нем так много взлетов и падений. Часы за часами смотрят на уравнения и документы, пытаясь осмыслить новую идею. Так много ночей, когда ты пытаешься найти в себе силы продолжать работать. Но затем наступает момент, когда агент начинает работать, когда вы видите, что он в чем-то превосходит человека, это осторожное возбуждение от того, что он действительно может работать, и, наконец, пиво с командой, чтобы отметить тот факт, что он работает.

На самом деле не так много событий, которые можно было бы сравнить.

Аласдер Гамильтон

Основатель

Хотите тратить больше времени на жизнь? Следите за новостями в блоге Remi AI по мере того, как мы создаем полное предложение для цепочки поставок, или вы можете подписаться на нашу рассылку с рекомендациями для чтения Remi здесь.

Или, если вы готовы увидеть преимущества управления запасами на основе искусственного интеллекта, начните путешествие здесь.

Кто мы?

Remi AI - исследовательская компания в области искусственного интеллекта с офисами в Сиднее и Сан-Франциско. Мы реализовали проекты по инвентаризации и цепочке поставок для товаров повседневного спроса, автомобилестроения, промышленности, корпоративного снабжения и т. Д.