> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# ИИ в России обучился самостоятельно адаптироваться к новым действиям. Это первая в мире такая модель
- URL: https://admin.kod.ru/ii-v-rossii-samoobuchenie/
- Published: 2024-07-25T07:08:58.000Z
- Updated: 2024-07-25T07:11:06.000Z
- Description: Её разработали учёные из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI.
- Author: Влад Войтенко
- Tags: Новости

Учёные из лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI разработали уникальную модель, сообщили «Коду Дурова» в пресс-службе компании.

Утверждается, что это первая в мире модель в области контекстного обучения, которая умеет самостоятельно обучаться новым действиям всего на нескольких примерах. Что важно, ранее ИИ-системы умели выполнять только фиксированный набор действий, а при появлении новых задач должны были переобучаться с нуля.

- Это требовало дополнительных финансовых и вычислительных ресурсов, чтобы дообучить ИИ для практического применения.
- Теперь открытие российских учёных позволяет создавать ИИ-системы, которые будут адаптироваться к изменениям внешней среды и новым задачам без участия человека.
- Это может быть полезно в различных областях: от космических аппаратов до домашних роботов-помощников.

![](https://admin.kod.ru/content/images/2024/07/IMG_6639.jpeg)

Изображение: T-Bank AI Research

> Модель Headless-AD может работать с различными типами действий независимо от их количества и комбинации: теми, на которых ее обучали, и теми, с которыми она сталкивается впервые.

> Один из потенциальных сценариев применения такой модели — создание персональных роботов-помощников по дому. Они могут быть обучены на стандартном наборе действий и выполнять одни и те же задачи в каждом доме. Модель Headless-AD, в свою очередь, предполагает возможность адаптации к индивидуальному контексту и особенностям быта, что позволяет домашним роботам без переобучения осваивать новые действия, необходимые для быта каждого отдельного домохозяйства. Другой пример применения модели — адаптация беспилотного автомобиля, который будет способен работать после замены детали, даже если она имеет другой принцип работы. Например, при установке двигателя с более сильной тягой или новой шины.

В T-Bank AI Research заявили, [что результаты исследования](https://arxiv.org/pdf/2312.13327?ref=admin.kod.ru) признаны мировым научным сообществом и представлены на одной из самых престижных и крупных конференций в области ИИ — международной конференции по машинному обучению International Conference on Machine Learning) в Вене, Австрия.

> Подробное описание модели и результаты экспериментов доступны в статье [In-Context Reinforcement Learning for Variable Action Spaces.](https://arxiv.org/abs/2312.13327v6?ref=admin.kod.ru) Исходный код и дополнительные материалы можно найти [на GitHub.](https://github.com/corl-team/headless-ad?ref=admin.kod.ru)