Mantener seguro el control basado en el aprendizaje mediante la regulación del cambio de distribución: el blog de investigación de inteligencia artificial de Berkeley

Mantener seguro el control basado en el aprendizaje mediante la

Mantener seguro el control basado en el aprendizaje mediante la

Para regular la experiencia de cambio de distribución mediante controladores basados ​​en el aprendizaje, buscamos un mecanismo para restringir al agente a regiones de alta densidad de datos a lo largo de su trayectoria (izquierda). Aquí, presentamos un enfoque que logra este objetivo al combinar características de modelos de densidad (centro) y funciones de Lyapunov (derecha).

Para hacer uso del aprendizaje automático y el aprendizaje por refuerzo en el control de los sistemas del mundo real, debemos diseñar algoritmos que no solo logren un buen rendimiento, sino que también interactúen con el sistema de manera segura y confiable. La mayor parte del trabajo previo sobre control crítico para la seguridad se enfoca en mantener la seguridad del sistema físico, por ejemplo, evitar caerse para los robots con patas o chocar contra obstáculos para los vehículos autónomos. Sin embargo, para los controladores basados ​​en el aprendizaje, existe otra fuente de preocupación de seguridad: debido a que los modelos de aprendizaje automático solo están optimizados para generar predicciones correctas en los datos de entrenamiento, son propensos a generar predicciones erróneas cuando se evalúan en entradas fuera de distribución. Por lo tanto, si un agente visita un estado o realiza una acción que es muy diferente a la de los datos de entrenamiento, un controlador habilitado para el aprendizaje puede «explotar» las imprecisiones en su componente aprendido y generar acciones que son subóptimas o incluso peligrosas.

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Versión de la plataforma Kore.ai XO v9.3

Version de la plataforma Koreai XO v93

En este mundo impulsado por la experiencia, todo se reduce a satisfacer las necesidades del cliente en el momento adecuado y de la manera correcta. Por supuesto, los asistentes virtuales inteligentes (IVA) están brindando esto de manera eficiente. Las marcas también están adoptando esta tecnología para mejorar las experiencias de sus clientes y empleados en general.

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Hacia el diseño de la arquitectura basada en los primeros principios: el blog de investigación de inteligencia artificial de Berkeley

Hacia el diseno de la arquitectura basada en los primeros


Las redes neuronales profundas han permitido maravillas tecnológicas que van desde el reconocimiento de voz hasta la transición de máquinas a la ingeniería de proteínas, pero su diseño y aplicación, no obstante, carecen de principios. El desarrollo de herramientas y métodos para guiar este proceso es uno de los grandes desafíos de la teoría del aprendizaje profundo. En Ingeniería inversa del kernel de tangente neuronal, proponemos un paradigma para llevar algún principio al arte del diseño de la arquitectura utilizando avances teóricos recientes: primero diseñe una buena función de kernel, a menudo una tarea mucho más fácil, y luego «ingeniería inversa» una equivalencia de net-kernel para traducir el kernel elegido en una red neuronal. Nuestro principal resultado teórico permite el diseño de funciones de activación desde los primeros principios, y lo usamos para crear una función de activación que imita el rendimiento de la red profunda (textrm) con solo una capa oculta y otra que supera ampliamente el rendimiento de la ( textrm) redes en una tarea sintética.

Hacia el diseno de la arquitectura basada en los primeros


Kernels de vuelta a las redes. Los trabajos fundamentales derivaron fórmulas que mapean desde amplias redes neuronales hasta sus núcleos correspondientes. Obtenemos un mapeo inverso, que nos permite partir de un núcleo deseado y convertirlo nuevamente en una arquitectura de red.

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Cómo la IA conversacional está reinventando la experiencia de los empleados

Crear una experiencia de trabajo positiva suma requiere crear experiencias de empleado de «grado de consumidor». Pero, el lugar de trabajo de hoy está plagado de herramientas toscas, procesos antiguos y tiempos de espera ridículamente largos. Claramente, esto conduce a una mala experiencia y, a su vez, más desgaste. Tarde o temprano, las organizaciones que no se centren en mejorar la experiencia de sus empleados perderán más personas, clientes y se convertirán en víctimas de mayores costos de reclutamiento, capacitación y adquisición de clientes.

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