211service.com
Google AI Masters Space Invaders (ale wciąż śmierdzi w Pac-Manie)
Wygraj kolejną wygraną dla maszyn. Oprogramowanie firmy Google zajmującej się sztuczną inteligencją DeepMind nauczyło się grać w klasyczną grę na Atari 2600 Space Invaders do nadludzkiego poziomu.
Oprogramowanie Google DeepMind nawiązuje do klasycznej gry na Atari 2600 Space Invaders.
Ta wiadomość przychodzi przez nowy papier w czasopiśmie naukowym Natura , który mówi, że oprogramowanie nauczyło się grać w 22 klasyczne tytuły na Atari lepiej niż potrafiłby to doświadczony tester gier komputerowych. Praca aktualizuje się i wcześniejszy artykuł na tym samym oprogramowaniu opublikowanym na konferencji AI pod koniec 2013 roku. W tamtym czasie oprogramowanie to miało siedem tytułów i mogło przewyższać ludzi tylko w trzech. W tym czasie DeepMind był niezależnym startupem.
Niedługo potem DeepMind został przejęty przez Google za 628 milionów dolarów, a dyrektor generalny Google Larry Page prezentował oprogramowanie na konferencji TED w 2014 roku. Przegląd technologii MIT zagłębił się w jego działanie w profilu lidera DeepMind, Demisa Hassabisa, w grudniu ubiegłego roku (zobacz Google Intelligence Designer ).
Zespół Hassabisa, zwany Google DeepMind , opracował teraz bardziej złożoną, podrasowaną wersję głębokiej sieci Q, która obsługiwała 49 różnych gier na Atari. Fakt, że stał się nadludzkim graczem 22 z nich, w tym Space Invaders, podkreśla potęgę technologii DeepMind. Ale sposób, w jaki opóźnił ludzką wydajność do 20 innych i dorównał jej tylko w pozostałej części, przypomina, że nawet to niezwykle wydajne oprogramowanie nadal ma tylko ograniczoną inteligencję.
Klasyczna gra Ms. Pac-Man zgrabnie ilustruje największe ograniczenie tego oprogramowania: nie jest ono w stanie planować nawet z kilkusekundowym wyprzedzeniem. To uniemożliwia systemowi wymyślenie, jak bezpiecznie przejść przez labirynt, aby zjeść ostatnie granulki i ukończyć poziom. Nie jest również w stanie dowiedzieć się, że zjedzenie niektórych magicznych kulek pozwala na zjedzenie duchów, których w przeciwnym razie należy unikać za wszelką cenę.
Oprogramowanie DeepMind zasadniczo tkwi w teraźniejszości. Spogląda tylko wstecz na ostatnie cztery klatki wideo z gry (tylko 15 sekundy), aby dowiedzieć się, jakie ruchy się opłacają lub jak wykorzystać swoje przeszłe doświadczenia, aby wybrać następny ruch. Oznacza to, że może opanować tylko gry, w których możesz robić postępy, korzystając z taktyk, które mają bardzo natychmiastowe korzyści. To ograniczenie, nawet jeśli działa dobrze w niektórych grach na Atari. Mimo to oprogramowanie DeepMind okazało się zdolne do opracowywania pozornie złożonych strategii, takich jak kopanie piłki z tyłu ściany bloków w grze Breakout, coś, co robią doświadczeni gracze.
Hassabis mówi, że jego zespół pracuje nad rozszerzeniem uwagi i rozpiętości pamięci oprogramowania, a także nad umożliwieniem mu eksploracji gry bardziej systematycznie niż tylko poprzez wykonywanie losowych ruchów, jak to ma miejsce obecnie. Mówi, że takie poprawki powinny pozwolić oprogramowaniu na opanowanie znacznie bardziej złożonych środowisk. Rozpoczęły się już prace nad umożliwieniem grania w gry na konsolę Super Nintendo i wczesne komputery PC, z których wiele ma proste środowiska 3D.
Testowanie na coraz bardziej złożonych grach może nawet zapewnić przejście do prawdziwego świata. Ostatecznie pomysł polega na tym, że jeśli ten algorytm może prowadzić samochód w grze wyścigowej, po kilku poprawkach będzie w stanie prowadzić prawdziwy samochód, powiedział Hassabis na wtorkowej konferencji prasowej.
Nie oczekuj jednak, że oprogramowanie DeepMind w najbliższym czasie zasiądzie za sterami jednego z autonomicznych samochodów Google. To, co jest obecnie wykonywane w celu zastosowania badań grupy do rzeczywistych problemów, koncentruje się obecnie na podstawowych produktach firmy, takich jak wyszukiwanie, funkcje asystenta mobilnego i tłumaczenie, mówi Hassabis. Wyobraź sobie, że możesz poprosić aplikację Google o coś tak złożonego, jak: „Dobra Google, zaplanuj mi wspaniałą podróż z plecakiem po Europie” – powiedział Przegląd technologii MIT .
Usługi, takie jak asystenci mobilni i tłumaczenia automatyczne, są dziś znane i działają, ale mogą być frustrująco ograniczone. Oprogramowanie, które może nauczyć się wygrywać z grami wideo, może być ekscytujące, ale jego pierwszy prawdziwy wpływ na świat prawdopodobnie przyniesie nowe (można powiedzieć spóźnione) dopracowanie usług, z których już korzystamy.