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

Big data a multicloud: Řešení je mnoho, trh rychle roste"

Objem dat, které firmy i domácnosti zpracovávají, neustále roste; 90 % existujících dat vzniklo jen během posledních dvou let, a nic nenapovídá tomu, že by se tento trend měl v nejbližší budoucnosti zvrátit.
více »


Vyčmuchání rakoviny? S umělou inteligencí ano"

Nástroj vyvinutý Pensylvánskou univerzitou a Penn’s Perelman School of Medicine vyvinulo nástroj, který dokáže pomocí pachových vzorků detekovat několik druhů rakoviny, a to s přesností až 95 %.
více »


Jak se v práci cítíte? Zajímavý projekt, který v EU neprojde"

Zajímavý AI projekt zaměřený na rozpoznávání obličeje umí omezeně sledovat emoce v obličeji zaměstnance, jenže taková mírá sledování není na většině pracovišť průchozí.
více »


Zveme vás na konferenci Umělá inteligence 2021"

Konference se zaměří na praktický přínos technologií umělé inteligence v softwarových nástrojích pro podporu řízení a rozhodování, automatizaci provozu, v kybernetické bezpečnosti či IT.
více »


Vyšel Computerworld 5/21"

Hlavní tématy čísla jsou business inteligence, umělá inteligence, podnikové systémy ERP a třeba zaké řízení dat v cloudu. Kromě jiného se i dozvíte, kdy si pomocí počítačových čipů dovedeme opravit...
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře