Inteligența Artificială Google Poate Probabil Să Vă Bată La Jocurile Video

{h1}

Un program de computer inteligent artificial a învățat să joace 49 de jocuri video arcade clasice cu informații de fundal minime.

Calculatoarele au bătut deja omul la șah și „Jeopardy!”, Iar acum pot adăuga încă o pene în șepcile lor: capacitatea de a fi cel mai bun om în mai multe jocuri clasice cu arcade.

O echipă de oameni de știință de la Google a creat un program de computer inteligent artificial care se poate învăța să joace jocuri video Atari 2600, folosind doar informații de fundal minime pentru a învăța cum să joci.

Imitând unele principii ale creierului uman, programul este capabil să joace la același nivel cu un jucător uman profesionist, sau mai bine zis, în majoritatea jocurilor, au raportat cercetătorii astăzi (25 februarie) în revista Nature. [Mașini Super-Inteligente: 7 Futures Robotice]

Este prima dată când cineva construiește un sistem de inteligență artificială (AI) care poate învăța să exceleze într-o gamă largă de sarcini, a declarat co-autorul Demis Hassabis, cercetător AI la Google DeepMind din Londra, a spus ieri la o conferință de presă.

Versiunile viitoare ale acestui program AI ar putea fi utilizate în aplicații mai generale de luare a deciziilor, de la mașini fără șofer până la predicția vremii, a spus Hassabis.

Învățare prin întărire

Oamenii și alte animale învață prin întărire - angajându-se în comportamente care să maximizeze unele recompense. De exemplu, experiențele plăcute determină creierul să elibereze dopamina neurotransmițătorului chimic. Dar, pentru a învăța într-o lume complexă, creierul trebuie să interpreteze aportul din simțuri și să folosească aceste semnale pentru a generaliza experiențele trecute și să le aplice în situații noi.

Când computerul Deep Blue de la IBM l-a învins pe maestrul de șah Garry Kasparov în 1997, iar computerul inteligent artificial Watson a câștigat emisiunea de testare „Jeopardy!” în 2011, acestea au fost considerate faze tehnice impresionante, dar au fost în mare parte abilități preprogramate, a spus Hassabis. În schimb, noua DeepMind AI este capabilă să învețe de unul singur, folosind armătura.

Pentru a dezvolta noul program AI, Hassabis și colegii săi au creat o rețea neuronală artificială bazată pe „învățare profundă”, un algoritm de învățare automată care creează reprezentări mai abstracte ale datelor brute progresiv. (Google a folosit faimos învățarea profundă pentru a antrena o rețea de calculatoare pentru a recunoaște pisicile bazate pe milioane de videoclipuri YouTube, dar acest tip de algoritm este de fapt implicat în multe produse Google, de la căutare la traducere.)

Noul program AI se numește „rețea Q adâncă” sau DQN și se rulează pe un computer desktop obișnuit.

Joc jocuri

Cercetătorii au testat DQN pe 49 de jocuri clasice Atari 2600, precum "Pong" și "Space Invaders". Singurele informații despre jocul pe care l-a primit programul au fost pixelii de pe ecran și scorul jocului. [Vedeți videoclipurile Google AI care joacă jocuri video]

"Sistemul învață să se joace apăsând în mod esențial tastele la întâmplare", pentru a obține un scor ridicat, a declarat în conferința de presă coautorul studiului Volodymyr Mnih, de asemenea cercetător de cercetare la Google DeepMind.

După câteva săptămâni de antrenament, DQN a făcut performanțe la fel ca jucători umani profesioniști în multe dintre jocuri, care au variat de la trăgătoarele cu defilare laterală la jocuri de curse auto 3D, au spus cercetătorii. Programul AI a marcat 75 la sută din scorul uman pe mai mult de jumătate din jocuri, au adăugat ei.

Uneori, DQN a descoperit strategii de joc la care cercetătorii nici măcar nu s-au gândit - de exemplu, în jocul „Seaquest”, jucătorul controlează un submarin și trebuie să evite, să colecteze sau să distrugă obiecte la diferite adâncimi. Programul AI a descoperit că poate rămâne în viață pur și simplu păstrând submarinul chiar sub suprafață, au spus cercetătorii.

Sarcini mai complexe

DQN a folosit, de asemenea, o altă caracteristică a creierului uman: capacitatea de a-și aminti experiențele trecute și de a le reda pentru a ghida acțiunile (un proces care are loc într-o regiune creieră în formă de cal de mare numită hipocamp). În mod similar, DQN a stocat „amintiri” din experiențele sale și le-a readus în procesul de luare a deciziilor în timpul jocului.

Dar creierul uman nu-și amintește toate experiențele la fel. Sunt părtași să-și amintească evenimente mai încărcate emoțional, care sunt probabil mai importante. Cercetătorii au spus că viitoarele versiuni ale DQN ar trebui să includă acest tip de memorie părtinitoare.

Acum că programul lor a stăpânit jocurile Atari, oamenii de știință încep să-l testeze pe jocuri mai complexe din anii 90, cum ar fi jocurile de curse 3D. "În cele din urmă, dacă acest algoritm poate conduce o mașină în jocuri de curse, cu câteva modificări suplimentare, ar trebui să poată conduce o mașină reală", a spus Hassabis.

În plus, versiunile viitoare ale programului AI ar putea face lucruri precum planificarea unei călătorii în Europa, rezervarea tuturor zborurilor și hotelurilor. Dar „suntem foarte încântați de utilizarea AI pentru a ne ajuta să facem știință”, a spus Hassabis.

Urmează Tanya Lewis pe Stare de nervozitate. Urmează-ne @wordssidekick, Facebook. Articolul original despre știința în direct.






Descoperiri Științifice

Cercetare


Science News


Dispersantul De Ulei Comestibil Abordează Problema Curățării Deversării
Dispersantul De Ulei Comestibil Abordează Problema Curățării Deversării

Se Presupune Că Defilările Din Marea Moartă Sunt Condamnate În Israel
Se Presupune Că Defilările Din Marea Moartă Sunt Condamnate În Israel

Ce Se Întâmplă Dacă Soarele Ar Fi Pe Jumătate La Fel De Mare?
Ce Se Întâmplă Dacă Soarele Ar Fi Pe Jumătate La Fel De Mare?

10 Instrumente Moderne Pentru Indiana Jones
10 Instrumente Moderne Pentru Indiana Jones

Iată Cum Sună Higon Boson
Iată Cum Sună Higon Boson


RO.WordsSideKick.com
Toate Drepturile Rezervate!
Reproducerea Oricăror Materiale Permise Prostanovkoy Doar Link-Ul Activ La Site-Ul RO.WordsSideKick.com

© 2005–2020 RO.WordsSideKick.com