Neuronové sítě hrají videohry: Co nám prozradí o lidském mozku?

Umělá inteligence | |

Neuronové sítě hrají videohry: Co nám prozradí o lidském mozku?

Když řídíte auto, váš mozek zpracovává enormní množství vizuálních stimulů, které následně aplikuje na vytváření rychlých rozhodnutí typu zabrzdění nebo předjetí vozidel. Mozek potřebuje vaše oči k tomu, aby věděl, co udělat; klíčové je ale také rozdělování důležitých informací. Při řízení je vašemu mozku celkem jedno, že jsou na nebi mraky nebo jakou barvu předjížděný automobil má.


Každodenní rozhodování je v přirozeném prostředí komplexní, přestože nám přijde přirozené. Co mozek v těchto situacích dělá? Jak pracuje ve chvíli, kdy má k dispozici velké množství senzorických dat a potřebuje rychlé rozhodnutí? Ke zjištění tohoto faktu využila skupina výzkumníků neočekávané médium – počítačové hry.

Studie z Caltechu porovnává snímky aktivity lidského mozku při hraní klasických videoher Atari jako ping-pong se sofistikovanou umělou inteligencí, neuronovou sítí, která dělá to samé. Výzkumníci zjistili, že aktivita umělých neuronů u AI připomíná aktivitu lidského mozku; to napovídá, že se umělá inteligence může v těchto aplikacích rozhodovat na podobném principu jako lidský mozek, minimálně představuje dobrý model pro studii toho, jak vizuální vstupy ovlivňují naše rozhodovací procesy.

S neurovědě se často používá zpětnovazební učení, které často dokáže replikovat chování člověka – má ovšem svá omezení a není vždy adekvátní při snaze napodobit rozhodovací postupy lidských bytostí u komplexnějších úkolů. Největších postupů v tomto ohledu dosáhla Deep Q Network (DQN) od DeepMind, AI společnosti vlastněné Googlem, která kombinuje framework zpětnovazebního učení s konvolučními neuronovými sítěmi.

Příklad toho, s čím se algoritmy musí potýkat, slouží třeba hra Enduro. Tam hráč řídí automobil a musí jen to nejrychleji a zároveň se vyhýbat ostatním autům. Během jízdy se střídá denní doba, což hráč dokáže jednoduše ignorovat, neboť to hru nijak neovlivňuje. Umělá inteligence se ovšem fakt, že je tento prvek irelevantní, musí naučit.

DQN se lidskému mozku podobá, ale ani zdaleka nedosahuje jeho komplexnosti ani reálnému rozhodovacímu procesu – pouze úspěšně napodobuje některé jeho části. DQN se hry učí dny nepřetržitého hraní, člověk zvládne ten stejný úkol maximálně za několik minut.


Úvodní foto: © whitehoune - Adobe Stock


Články z rubriky

Neuronová poezie. Básně algoritmy stále neumí"

Šlo by pokročilé zpracování přirozeného jazyka (NLP) použít pro reprodukci pokročilých psaných textů a poezie?
více »


Odkud přijdou další koronaviry? Strojové učení pomáhá identifikovat zdroje nákazy"

Výzkum Liverpoolské univerzity naznačuje, jak by se budoucí koronaviry mohly přenést ze zvířat na člověka a dále se šířit populací.
více »


Vnímání vlastních končetin u robotů"

Jedním ze stále nedořešených problémů, které brání rozšíření sériové výrobě „inteligentních“ robotů, je nedostatečně rozvinuté rozpoznávání obrazu. Robot si kupříkladu musí být vědom svého...
více »


AI dokáže objektivizovat toleranci bolesti v lidech"

Může umělá inteligence eliminovat nerovnosti v poskytované zdravotní péči?
více »


Vyšel Computerworld 2/2021"

V aktuálním vydání magazínu jsme se věnovali umělé inteligenci a strojovému učení, analytice v edge computingu, řízení pracovní síly a vzniku evropské satelitní sítě. A také jsme vyhlásili první finalisty...
více »


Související články


Tagy

umělá inteligence AI neuronové sítě technologie věda výzkum studie esport hry DeepMind DQN

Komentáře