 Исследователи команды Google DeepMind разработали искусственный интеллект, который в широком смысле вдохновлен тем, как работает человеческий мозг, и способен играть на 49 классических играх Atari 2600, в том числе Space Invaders и Pong.
Искусственному интеллекту не нужно знать правила игры, прежде чем он начинает играть. Вместо этого, он оснащен двумя основными вещами. Первая вещь - это способность запоминать и учиться из предыдущих игровых раундов, в которые он играл ранее. Вторая вещь - это мотивация, для максимизирования своих результатов. С этими способностями, он может выяснить правила игры. Со временем, он может улучшить свою стратегию. И в конечном итоге ему удалось набрать по крайней мере, 75 процентов очков по сравнению с профессиональным тестером на 29 играх Atari.
Искусственный интеллект должен быть стать доказательством концепции - свидетельством того, что он в состоянии построить программу, способную научиться решать различные проблемы. «Конечная цель заключается в создании умных машин общего назначения», говорит Демис Хассабис, основатель DeepMind. «Мы еще на десятилетия далеки от этого, но я думаю, что это первая значительная ступенька лестницы, на которой мы находимся».
Хассабис представляет себе, что в ближайшем будущем программное обеспечение, подобное его ИИ, может попасть в приложение, которое знает, как реагировать, когда вы говорите, «Составьте для меня план поездки в Европу».
«Вы просто поставите эту задачу перед ним, и он забронирует все рейсы и отели, которые вам нужны», говорит он. Некоторые элементы ИИ могут пойти в такие продукты Google, как поиск и перевод, по его словам.
Как программное обеспечение, которое в настоящее время играет в игры Atari, позже может ваше желание по континентальному путешествию? Идея заключается в том, что в его основе, ИИ является гибким и может многому научиться. На самом деле, его структура немного напоминает человеческий мозг, который способен учиться различным видам впечатляющих задач. Искусственный интеллект представляет собой искусственную нейронную сеть. Это означает, что он составлен из связки соединений, аналогичных соединениям между клетками головного мозга.
Искусственная нейронная сеть начинает жизнь с соединениями, имеющими различные силы. По мере того, как она обнаруживает, какие решения приводят к большему количеству очков, она усиливает определенные связи. Между тем, менее используемые соединения ослабляются. Аналогичным образом, когда люди практикуют определенные навыки, это укрепляет соответствующие соединения в мозге.
Чтобы взять их исследования на следующий уровень, Hassabis и его коллеги планируют улучшить искусственный интеллект, чтобы он был в состоянии справиться с играми из 90-х, таких как Super Nintendo и ранних компьютерных игр. Это означает, что программному обеспечению придется научиться обрабатывать более сложные изображения, ориентироваться в более крупной местности, и запоминать карты. Но это также означает, что этот ИИ также проходит свой путь через ваше детство.
Между тем, работа, связанная с обучением искусственного интеллекта, полна сюрпризов. Например, ИИ придумал некоторые стратегии, о которые человеческие создатели не задумывались. «Первоначально, мы думали, что это было плохо, потому что, делая это, он перестал накапливать очки, но в то же время, он обнаружил особенность игры, которую мы никогда не знали», говорит Влад Мних, инженер DeepMind. «Безусловно, интересно наблюдать, как компьютеры обнаруживают вещи, которые вы не выяснили самостоятельно».
|
