DeepMind. Искусственный интеллект от Google, который умеет играть в игры

Программа, разработанная «гугловским» подразделением DeepMind, умеет с нуля проходить видеоигры и во многих случаях превосходит лучших геймеров. Как пишет Xrust, разработанный искусственный интеллект следует отличать от программы Deep Blue. Если в ИИ «шахматиста» правила игры были заложены изначально, то детище подразделения Google обучается побеждать самостоятельно.

Система компьютерного самообучения получила название Deep-Q-Network (DQN). В ней были объединены два типа машинного обучения. Первый из них использует архитектуру мозга, в которой связи между слоями искусственных нейронов укрепляются по мере приобретения опыта. Этот тип, называемый глубинным обучением (deep-learning systems), — система восприятия, принцип работы которой напоминает зрение животных: программа проводит глубокий анализ пикселей на экране после совершенных ею действий. Нечто похожее сейчас используется в Google Translator и в алгоритме поиска по картинкам. Второй тип машинного обучения называется обучением с закреплением (reinforcement learning). Это математический аналог обучения с подкреплением (или поощрением), вдохновленный биологической системой дофаминового вознаграждения, благодаря которой люди и животные осваивают новые навыки: каждое новое эффективное действие получает поощрение. В случае DQN наградой являются очки в игре: пробуя различные действия, система запоминает те комбинации, которые приносят максимум очков.

На понимание особенностей новой игры у искусственного интеллекта уходит порядка 600 попыток или около двух недель. По результатам эксперимента ИИ успешно освоил набор из 49 игр, состоящий из шутеров, гонок и сайд-скроллеров. Во многих случаях программа придумала такие стратегии прохождения, которые исследователи даже не могли себе представить! Если раньше искусственный интеллект всегда проигрывал человеку в играх наподобие Breakout или Space Invaders, где для получения рекордного счета необходимо искать сложные стратегии, то DQN сумела обыграть живых экспертов в 60% игр: она набрала на треть больше очков в Space Invaders и Pong, а в Breakout и Video Pinball — больше вo впечатляющие 200 раз!

Процесс обучения лучше всего продемонстрирован на примере вышеупомянутой Breakout. Поначалу ИИ часто пропускает мяч, но по мере накопления опыта понимает, что наиболее выгодная стратегия — это пробивание структуры по бокам и запуск мяча в нишу за ней, чтобы он там постоянно отбивался и крушил блоки, набирая максимум очков.

Однако игры 80-х — это всего лишь «полигон». Разработчики не собираются останавливаться на достигнутом и намерены обучить DQN играть в более сложные игры, например, WarСraft и StarCraft. В отдаленной же перспективе исследователи планируют создать искусственный интеллект, который бы совершал действия в новой игре, исходя из опыта уже пройденных игр. Так поступают дети: научившись играть в Pong, легче освоить Breakout.

Vip-Xrust.ru - Информационный Хруст мозга
Vip-Xrust.ru - Охватывает своим вниманием все актуальные на сегодняшний день вопросы и интересы современного человека.
Для удобства пользователей на главной странице издания есть разделы по интересам для разных категорий читателей, например если Вы девушка, то нажимая соответствующий заголовок можно перейти на актуальные темы для девушек, если парень, то соответственно на обсуждение мужских вопросов. Своим вниманием сайт охватывает и интересно подает обсуждаемые в интернет пространстве темы и вопросы-новости о известных людях, о крупных событиях в мире, рассказывает о новейших технологиях, дает хороший и подробное обозрение вышедших в прокат новинок кино, делает обзоры на новые игры. Очень много внимания уделено спорту и здоровью молодежи-полезная информация о проблемах со здоровьем и как их избежать, приводятся различные упражнения для поддержания красоты тела, рецепты здорового и полезного,а главное вкусного питания.Так же публикуются интересные научные открытия и гипотезы.
Вся информация тщательно отобрана и подается легко и понятно,с учетом всех информационных потребностей человека? это, сайт для нас любимых и избранных пользователей.
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Vip-Xrust.ru