×
Искусственный интеллект бьет все рекорды в видеоиграх

Ни для кого уже не секрет, что современные вычислительные мощности суперкомпьютеров не позволяют лучшим гроссмейстерам мира обыгрывать искусственный интеллект (AI). Да и у профессиональных геймеров не получается выигрывать у AI даже у простых компьютеров на высших уровнях сложности. Google когда-то поддержала лондонский стартап DeepMind по созданию искусственного интеллекта. И вот уже самостоятельная компания-разработчик продемонстрировала свои первые результаты, также решив попробовать себя в играх.

 

Первой разработкой компании стало программное обеспечение, способное играть в 49 различных видеоигр ничуть не хуже, а даже лучше игроков-людей. Алгоритм, лежащий в основе программы, которую условно можно назвать «искусственным геймером», в ходе эксперимента набрал достаточно опыта, чтобы в половине игр затмить опытных соперников-людей. То есть сторонняя программа писалась для игры на тех же условиях, как если бы в нее впервые играл человек. Это все равно, что заставить робота танцевать, конкурируя с профессиональным танцором, где робот показывает результаты ничуть не хуже, но изначально он не был создан для танцев.

 

Как утверждают сами разработчики, программа является первой в мире информационной системой, способной обучаться выполнению различного рода задач при минимальном наборе изначально предоставленных данных. То есть искусственный интеллект учится решать поставленные перед ним задачи. DeepMind способен обучаться новым видеоиграм без каких-либо дополнительных первоначальных баз данных. Для того чтобы освоить новый навык, ему просто нужно немного времени на обучение и адаптацию к новым функциям, как и впервые играющему в игру человеку.

 

Соучредитель компании Демис Хассабис (Demis Hassabis) говорит следующее: «Мы надеемся, что наша разработка не только послужит развлечением для информатиков, но и поможет развитию фундаментальной науки. Поскольку алгоритм построен по образу и подобию человеческого мозга, он может помочь неврологам в изучении интеллекта и процесса принятия решений».

 

Стоит заметить, что самообучающаяся программа DeepMind является одной из немногих, способных соперничать с человеком в интеллектуальных состязаниях в разных темах. И тут снова стоит вспомнить интеллектуальное сражение гроссмейстера Гарри Каспарова и суперкомпьютера от IBM – Deep Blue – в 1997 году. Уже тогда умнейший человек планеты проиграл компьютеру. Разве что в тот раз он назывался суперкомпьютер. Но если подумать, то вычислительные мощности Deep Blue образца 1997 года – это мощности современного стандартного ПК. А современные суперкомпьютеры гроссмейстеры выиграть уже не в состоянии при всем желании.

 

В чем эксклюзивность разрабатываемой системы искусственного интеллекта от DeepMind? Разработчики объясняют ее объединением двух типов 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), используется, к примеру, для автоматической классификации фотографий или машинного перевода в различных сервисах Google. Второй тип машинного обучения называется обучением с закреплением (reinforcement learning). Он основан на особой искусственной системе принятия решений и вдохновлен биологической системой дофаминового вознаграждения у животных и людей.

 

Используя оба процесса, программа за несколько часов методом проб и ошибок получает опыт, чтобы играть лучше человека, потому что она не допускает прошлых ошибок. Если такую программу заполучат суперкомпьютеры, это еще один шаг к созданию полностью самостоятельного искусственного интеллекта, которого так опасаются мыслители современности.

 

Автор: Степан Мазур