Další pokrok umělé inteligence: už sama zvládá klasické počítačové hry

Umělá inteligence | |

Další pokrok umělé inteligence: už sama zvládá klasické počítačové hry

Vědcům se podařilo vytvořit umělou inteligenci, která se sama dokáže naučit hrát počítačové hry a dosáhnout v tom mistrovské úrovně. Algoritmus DeepMind, který si dokáže pamatovat a učit se z předchozích zkušeností, exceluje v retro hrách jako je např. Breakout a dalších klasických kouscích známých z legendárních počítačů Atari.


Systém Deep Q-network (DQN), který vyvinula londýnská společnost DeepMind zabývající se vývojem umělé inteligence (AI), se naučil hrát hry na počítači Atari 2600 pouze na základě tabulky dosažených skóre a obrazu na monitoru jako vstupními informacemi.

Ve studii otištěné v prestižním časopise Nature výzkumníci společnosti DeepMind (kterou nedávno koupil Google) píší, že nový program dokázal překonat výkony dřívějších algoritmů ve většině z 49 her, na nichž byl testován. V některých případech se dokázal vyrovnat i profesionálnímu zkušebnímu hráči.

Program předem neznal pravidla. Měl pouze schopnost učit se z předchozích her a cíl maximalizovat své skóre. Díky algoritmu, který napodobuje aspekty lidského myšlení a učení, oslnil ve hrách jako je Video Pinball nebo Breakout. Dařilo se mu i v dalších typech her včetně střílecích, bojových a závodních.

Vědci použili přístup zvaný posilované učení, jehož součástí je odměna pro AI jako motivace. Spojili jej s tzv. hlubokou neurální sítí, která využívá různé výpočetní vrstvy k postupně se zvyšující míře abstraktnosti reprezentace dat. Obdobný přístup použili vědci u robotů, kteří se měli naučit vařit na základě sledování videí na YouTube.

Nejpodstatnější je, že se program po určitém počtu her naučil využívat úspěšné strategie. Například po 600 hrách hry Breakout, v níž hráč odrážením míče rozbíjí cihlovou zeď, začal program využívat strategii prokopání tunelu, kterým pošle míč na druhou stranu zdi a bezpracně tak rozbije její velkou část. DQN se však nedařilo u her, které vyžadují dlouhodobě plánovanou hrací strategii.

Vědci považují skutečnost, že se jedna architektura dokázala naučit adaptovat a řešit různorodé problémy, za důležitý úspěch a za další krok k vytvoření efektivní mnohoúčelové umělé inteligence.


Úvodní foto: © NesaCera - Fotolia.com


Články z rubriky

Když naše nákupy ovlivňuje umělá inteligence"

Pandemie urychlila rozvoj umělé inteligence v retailu. Tři ze čtyř velkých prodejců už s ní nějakým způsobem pracují.
více »


ONLINE SPECIÁL: AI v boji proti bezpečnostním hrozbám"

JAK NA TO, když chceme automatizaci a strojové učení použít v IT bezpečnosti.
více »


Umělá inteligence začíná pomáhat s diagnózou Alzheimera"

Vývojáři z IBM vyvíjejí systém, který na základě analýzy řeči dokáže rozpoznat riziko propuknutí Alzheimerovy choroby.
více »


Čtení mysli? Jednou možná, ukazuje finský startup"

V současnosti je čtení mysli věc zhola nemožná – klíčové slovo je ale ono „v současnosti“.
více »


AI dokáže odhalit zdánlivě perfektní deepfake videa - zatím"

Deepfake videa jsou dezinformačním nebezpečím, s jakým se lidstvo dosud nemuselo potýkat. Umělá inteligence bude nejlepším nástrojem v boji proti nim.
více »


Související články


Tagy

umělá inteligence AI Deep Mind Deep Q-network neurální síť počítačová hra

Komentáře