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

Umělá inteligence v boji proti neznámým hrozbám"

Firmy a organizace jsou vystaveny stále novým typům bezpečnostních hrozeb, které běžné bezpečnostní nástroje neznají, a tedy je ani nedovedou detekovat. S ochranou sítě proto pomáhá i technologie umělé...
více »


Zhloupneme z AI? Nemějte strach o práci, ale o psaní"

Největší hrozba umělé inteligence není to, že nám vezme práci. Mnohem horší je obava, že nám vezme náš lidský rozum.
více »


42 % uživatelů věří, že jim chytré telefony budou rozumět lépe než skuteční přátelé"

Výzkum společnosti Ericsson potvrdil, že elektronice jsme schopní věřit až překvapivě hodně - a tomu, že pozná, co preferujeme.
více »


Inteligentní konektivita je katalyzátorem růstu HDP"

Inteligentní konektivita začíná mít v souvislosti s umělou inteligencí (AI) významný dopad na digitální ekonomiku a díky tomu se blížíme k bodu zvratu v digitální transformaci. Tvrdí to zpráva Huawei Global...
více »


AI v bezpečnostních technologiích: Kamery a alarmy se spojí do platforem, říká CEO AngelCam Petr Ocásek"

Kamery a alarmy se spojí do platforem s umělou inteligencí, pulty centrální ochrany to však nenahradí – budou žít v symbióze, říká Petr Ocásek
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře