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

Vědci vytrénovali algoritmus hlubokého učení k identifikaci operátorů ilegálních dronů"

Malé bezpilotní letouny jsou mezi lidmi stále populárnější. To ale bohužel vede i k jejich potenciálnímu zneužití v rukou zločinců, podvodníků nebo, v nejhorším případě, teroristů.
více »


Okamžitá monetizace videí pomocí umělé inteligence"

Česká firma se slovenským vedením, Cinnamon, se zabývá monetizací videí, textu a obrazu za uživatelem reálně shlédnutý obsah.
více »


Lepší protézy pro chůzi v nerovném terénu díky umělé inteligenci"

Nejde jen o hardware – důležitý je i způsob, jakým protézy interagují s lidským tělem, tj. software.
více »


AI pomáhá předpovídat vedlejší účinky chemoterapie"

Rakovina je bohužel nedílnou součástí lidské existence a naneštěstí i života mnoha z nás. Umělá inteligence a strojové učení ale mohou obzvláště v této oblasti pomoci.
více »


Vyšší management se zaměřuje na AI, pro podniky je klíčový, tvrdí průzkum Appen"

Nový průzkum od firmy Appen potvrdil, že pro vyšší management je AI důležitým, ba dokonce klíčovým tématem.
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře