Polscy naukowcy docenieni za badania dotyczące uczenia ze wzmocnieniem
Zespół naukowców z Politechniki Warszawskiej, we współpracy z Princeton University, osiągnął przełomowy sukces w dziedzinie sztucznej inteligencji. Ich publikacja została uznana za najlepszy artykuł na najbardziej prestiżowej konferencji AI na świecie – NeurIPS 2025. To wyjątkowe wyróżnienie, zwłaszcza że spośród ponad 20 tysięcy zgłoszonych prac tylko niewielki odsetek trafia do programu konferencji, a zaledwie pojedyncze otrzymują taką nagrodę.
Nagrodzone badania dotyczą uczenia ze wzmocnieniem – jednego z kluczowych obszarów sztucznej inteligencji, wykorzystywanego m.in. w robotyce, autonomicznych pojazdach, sterowaniu procesami czy systemach decyzyjnych. Do tej pory rozwój tej dziedziny był znacznie wolniejszy niż np. rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka, głównie dlatego, że stosowano w niej bardzo płytkie sieci neuronowe. Panowało przekonanie, że zwiększanie liczby warstw prowadzi do niestabilności uczenia i gorszych wyników.
Badania specjalistów z Warszawy i Princeton całkowicie zmieniają to myślenie. Naukowcy udowodnili, że bardzo głębokie sieci neuronowe – liczące nawet 1000 warstw – mogą nie tylko stabilnie się uczyć, ale wręcz radykalnie zwiększać skuteczność działania algorytmów. W testach symulacyjnych, obejmujących m.in. zadania poruszania się i manipulowania obiektami, nowe podejście przyniosło od kilkukrotnej do nawet kilkudziesięciokrotnej poprawy wyników w porównaniu z dotychczasowymi metodami. Co szczególnie istotne, poprawa nie dotyczyła wyłącznie „szybkości uczenia się”. Głębokie modele zaczęły wykazywać zupełnie nowe, bardziej zaawansowane zachowania. Agenci sztucznej inteligencji lepiej eksplorowali otoczenie, potrafili omijać przeszkody, planować działania na dłuższą metę i skuteczniej dążyć do celu, nawet w sytuacjach, z którymi wcześniej się nie spotkali. Zamiast polegać na prostych, krótkowzrocznych strategiach, uczyli się rozumienia struktury całego środowiska.
Przełomowe okazało się również to, że bardzo głębokie sieci umożliwiły efektywne wykorzystanie dużych porcji danych podczas treningu. Jest to standard w innych dziedzinach sztucznej inteligencji, ale dotąd pozostawało praktycznie nieosiągalne dla uczenia ze wzmocnieniem. Dzięki temu algorytmy mogą jednocześnie zbierać lepsze dane i lepiej je interpretować, co znacząco przyspiesza rozwój systemów uczących się samodzielnie.
Znaczenie tego osiągnięcia wykracza daleko poza teorię. Wyniki badań otwierają drogę do tworzenia znacznie bardziej inteligentnych i autonomicznych systemów, które w przyszłości mogą znaleźć zastosowanie w robotach działających w złożonym środowisku, autonomicznych pojazdach, logistyce, inteligentnej produkcji czy zaawansowanych systemach planowania i optymalizacji. Pokazują również, że uczenie ze wzmocnieniem stoi u progu podobnej rewolucji, jaką w ostatnich latach przeszły inne obszary sztucznej inteligencji. Nagroda na NeurIPS 2025 potwierdza światową rangę tych badań i pokazuje, że polscy naukowcy współtworzą rozwiązania, które wyznaczają nowe kierunki rozwoju globalnej sztucznej inteligencji.
Źródło: Politechnika Warszawska
Czytaj też: Co może powstrzymać niebezpieczeństwo grypy? Nowe badanie z USA!
Grafika tytułowa: Mohamed Nohassi / Unsplash
