09.00.18 ШІ DeepMind краще справляється з іграми Atari, ніж в середньому люди-гравці | |
 Агенти штучного інтелекту вчать грати в прості відеоігри, так як це відмінний спосіб перевірити їх ефективність завдяки можливості вимірювати успіх за допомогою рахунку.
Платформі DeepMind холдингу Alphabet були позначені 57 конкретних ігор Atari, які будуть служити мірилом ефективності ШІ. Також для цих ігор була визначена ефективність середньостатистичного гравця. Новітня система компанії, Agent57, зробила величезний стрибок у порівнянні з попередніми системами і стала першою версією ШІ, яка перевершує базові показники людини. Зокрема, Agent57 змогла обійти людей в іграх Pitfall, Montezuma's Revenge, Solaris і Skiing. Ці проекти є серйозною проблемою для інших систем штучного інтелекту. Ігри Pitfall і Montezuma's Revenge вимагають, щоб ШІ експериментував більше звичайного, щоб з'ясувати, як отримати найкращий результат. Тим часом, Solaris і Skiing важкі для систем штучного інтелекту, тому що ознак успіху не так багато, тому ШІ протягом тривалого часу не знає, чи виконує він правильні дії. Система Agent57 створена на базі попередніх агентів DeepMind, але з доопрацюваннями, щоб вона могла приймати більш правильні рішення в сфері дослідження і обробки рахунку. Також довелося оптимізувати взаємні поступки між короткостроковою і довгостроковою ефективністю в іграх, таких як Skiing. Як зазначає ресурс Technology Review, хоча ці результати вражають, ШІ ще належить пройти довгий шлях розвитку. Ці системи можуть ефективно обробляти тільки одну гру за раз, що помітно відрізняє їх від умінь людей.
Проте, ШІ вже використовується в багатьох галузях. Уроки, витягнуті з Agent57, можуть допомогти підвищити продуктивність таких систем, навіть якщо навички людського рівня поки не досяжні.
Джерело: Engadget | |
|
| |
| Всього коментарів: 0 | |