Семинар IFML: 21.11.25 — Динамика обучения в многопользовательских играх

Аннотация: Интеллект часто возникает в результате взаимодействия и конкуренции. Аналогично, продвинутые алгоритмы искусственного интеллекта часто опираются на конкурирующие цели обучения. Будь то выборка данных, взаимодействие с окружающей средой или самостоятельная игра, агенты итеративно адаптируют свои стратегии в поисках равновесия, где конкурирующие цели сбалансированы. В этом докладе рассматривается динамика обучения в многопользовательских играх, где несколько агентов обучаются и адаптируются одновременно. Мы рассмотрим, чем эта динамика отличается от оптимизации с одним агентом, обращаясь к таким ключевым проблемам, как динамика ротационного обучения, стохастический шум и стратегические ограничения. Опираясь на примеры из машинного обучения, включая робастную оптимизацию, генеративно-состязательные сети и многоагентное обучение с подкреплением, в докладе будет рассмотрено значение этой динамики для понимания и проектирования современных систем обучения.

Биография докладчика: Татьяна Чавдарова в настоящее время является приглашенным профессором кафедры электроники, информации и биоинженерии (DEIB) Миланского технического университета (PoliMi), где она сотрудничает с Николой Гатти и Николо Чеза-Бьянки. Её исследования лежат на стыке теории игр и машинного обучения, с особым акцентом на оптимизацию и алгоритмические инновации. Она получила докторскую степень в области машинного обучения в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL) и Исследовательском институте Idiap под руководством Франсуа Флёре. Во время обучения в докторантуре она проходила стажировки в компании Mila, работая с Йошуа Бенжио и Саймоном Лакостом-Жюльеном, а также в компании DeepMind под руководством Ирины Юренко (ранее Хиггинс). После получения докторской степени Татьяна работала научным сотрудником-постдоком в лаборатории машинного обучения и оптимизации (MLO) Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) под руководством Мартина Джагги и в Калифорнийском университете в Беркли под руководством Майкла И. Джордана. Её исследования были поддержаны Швейцарским национальным научным фондом (SWF) в рамках программ Early.Postdoc.Mobility и Postdoc.Mobility, а также, совсем недавно, Венским научно-технологическим фондом (WWTF). Веб-сайт: https://chavdarova.github.io/