26 июня, 2016 
adminGWP Гугл спeциaлисты, зaнимaющиeся рaзвитиeм и сoвeршeнствoвaниeм систeмы искусствeннoгo интeллeктa DeepMind, пoстрoeннaя нa oснoвe нeйрoннoй сeти, кoтoрый нeдaвнo выигрaл oдин чeлoвeк в игрe движeния, пoстoяннo ищут нoвыe спoсoбы обучения их системе и тонкости восприятия мира. И одним из таких способов является погружение искусственного интеллекта в виртуальной среде реальность, где просто воспроизводить даже в самых сложных случаях, предоставляя искусственный интеллект практически неограниченное количество источников данных. В недавнем прошлом DeepMind системы уже прошли обучение в простейшем двумерном пространстве на примере старых игр арканоид и PAC-человека, и в последнее время разработчикам системы, чтобы ввести его в третьем измерении, давая ей возможность взаимодействовать с программой, создавая трехмерный лабиринт, известный всем нам в культовой игре Doom.
В отличие от традиционных компьютерных игр, искусственный интеллект DeepMind не внедряется в код программы, и получает его непосредственно из данных. Он буквально смотреть на экран, как это делает человек, и принимает решения о выборе направления дальнейшего перемещения. Суть игры проста, программа генерирует Лабиринт лабиринт совершенно случайно, и система DeepMind, двигаться по лабиринту, в поисках награды и двери, которые ведут в другие части лабиринта. И в отличие от судьбы, и в этой игре нет монстров и не утихают ни минуты записи.
Когда программа находит награду DeepMind, она зарабатывает одно очко, и когда она находит дверь и войдет в нее, она имеет 10 очков. Одна «гонка» в виртуальном лабиринте занимает 60 секунд, а Цель-Получение наибольшего количества очков. Изначально необученная система DeepMind удалось заработать два очка за раунд, но после того как она составила более 200 миллионов «шаги» через виртуальный лабиринт, в течение трех дней, она получила в среднем 50 очков за игру. Такой прогресс показывает, что искусственный интеллект является результатом «разумной» стратегии исследования лабиринта в поисках призов и дверей.
Полученные исследователями результаты Google могут оказать существенное влияние на дальнейшее развитие систем искусственного интеллекта и разработки в сфере компьютерных игр. Лучших алгоритмов для распознавания изображений могут делать роботы и машины более умные, более функциональным и более безопасным для окружающей среды. В то же время, система управления для этих роботов и автомобилей не придется учиться на своих ошибках, в реальности, они не вызывают повреждения то, в частности, могут быть подвержены процессу самообучения с выделенной виртуальной среде.
В компьютерных играх будущего человека игроки могут конкурировать с искусственным интеллектом, который обладает способностью осваивать и развивать новые стратегии, а не на жестко запрограммированные боты, которые имеют несколько регулируемых параметров вашей игры. Игры оппонентов с искусственным интеллектом обретет свою индивидуальность и те же игры, установленные на компьютерах разные люди по-разному реагируют на одни и те же события, что сделают эти игры довольно существенно отличаются.
Опубликовано в рубрике