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

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 »


Nvidia Grace: 10 rychlejší výkon v AI, slibuje firma"

Nvidia se na umělou inteligenci zaměřuje dlouhodobě, a její nové CPU zaměřené na datacentra a postavené na architektuře britského Armu toho má být dalším důkazem.
více »


Deepfake geografie: Zfalšované satelitní snímky hrozí budoucími problémy"

Oheň v Central Parku nebo ohňostroj v Indii během Diwali viditelný z vesmíru – i to lze spatřit na speciálně upravených satelitních snímcích, které odborníci označují za „deepfake geografii“.
více »


Hledáme svatý grál AI konverzačních chatbotů, říká v podcastu Tomáš Zajíček ze společnosti PromethistAI"

Český start-up PromethistAI buduje globální platformu pro vývoj konverzačních robotů a zároveň vyvíjí chatboty pro pomoc lidem s duševními problémy. V podcastu Computerworldu jsme o detailech práce s umělou...
více »


Rychlejší reakce na budoucí pandemie"

To, že může kdykoliv udeřit další globální pandemie, se vědělo už před Covidem – ač se taková možnost značně podceňovala. Na příště už chce být svět připraven lépe.
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře