Zespół naukowców z UW, UJ, ośrodka IDEAS NCBR oraz Instytutu Matematycznego PAN stworzył algorytm Adaptive Subgoal Search (AdaSubS), który łączy uczenie maszynowe z klasyczną algorytmiką i pomaga sztucznej inteligencji samodzielnie konstruować kolejne kroki do rozwiązywania złożonych problemów. Publikacja na temat odkrycia została wyróżniona na prestiżowej konferencji International Conference on Learning Representations.

Badacze z Wydziału Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW uczestniczyli w pracach nad algorytmem Adaptive Subgoal Search (AdaSubS), który umożliwia maszynom dzielić złożone i skomplikowane problemy na podzadania. Wyniki badań zostały opisane w pracy „Fast and Precise: Adjusting Planning Horizon with Adaptive Subgoal Search”. Artykuł został doceniony na prestiżowej konferencji sztucznej inteligencji International Conference of Learning Representations, gdzie został umieszczony wśród najlepszych 5 proc. spośród wszystkich złożonych prac.

Jak podkreślają naukowcy, ich algorytm cechuje inspiracja ludzkim zachowaniem. – Chcemy, aby komputery nie tylko wykonywały polecenia, ale także aby myślały i pracowały nad skomplikowanymi rozwiązaniami – mówi Michał Zawalski, doktorant na Wydziale Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW.

Badacz porównuje działanie zaprojektowanego algorytmu do sytuacji prowadzenia samochodu. – Na pustej ulicy kierowca nie musi uważać tak bardzo jak na zatłoczonej drodze, gdzie należy dokładnie myśleć o każdym manewrze. Chodzi więc o dostosowanie planowania do złożoności problemu, który ma zostać rozwiązany – wyjaśnia Michał Zawalski.

Dotychczas algorytm został zastosowany przy układaniu kostki Rubika i rozwiązywaniu twierdzeń matematycznych. W dalszej kolejności naukowcy planują sprawdzić działanie algorytmu na grach oraz przy pisaniu programów.  Algorytm może mieć także zastosowanie w robotyce.

– Możemy sobie wyobrazić robota kuchennego, który musi dostosować swoje działanie do przestrzeni dowolnej kuchni. Uważamy, że algorytm AdaSubS mógłby w tym pomóc – mówi współautor pracy dr Łukasz Kuciński z Instytutu Matematycznego PAN.

Ze strony UW w badaniach uczestniczyli doktoranci: Michał Zawalski i Konrad Czechowski oraz student Michał Tyrolski pod opieką prof. Piotra Miłosia z Instytutu Matematycznego PAN.