С 1977 по 1990 год Atari выпустила 57 игр для Atari 2600, включая наверняка известные вам Pong, Donkey Kong и Space Invaders. Эти игры стали частью истории игровой индустрии и домашних консолей, но они были созданы людьми для людей. Новый ИИ Agent57 не просто научился играть в них, но и стал неоспоримым чемпионом, по крайней мере, среди людей.
Это не первый случай, когда ученые используют видеоигры в качестве эталона для измерения сложности работы ИИ. С 2012 года исследователи проверяют работоспособность и мощь своих AI-решений, тестируя их в Arcade Learning Environment (ALE), специализированной платформе для оценки развития общего искусственного интеллекта с использованием игр Atari.
Agent57 сделал все возможное, чтобы стать так называемым общим ИИ. Согласно определению, общий ИИ должен быть в состоянии качественно выполнить достаточно широкий набор задач. Соответственно, вместо того, чтобы стать чемпионом в 50% предложенных ему игр и средним игроком в других, Agent57 научился побеждать людей во всех доступных ему на платформе играх.
Видеоигры стали популярным испытательным полигоном для построения адаптивных алгоритмов — они содержат богатый набор задач, требующих разработки сложных стратегий, и в то же время обеспечивают четкий индикатор эффективности ИИ в игровых показателях. Исследователи отмечают, что конечная цель заключается не в разработке систем, которые превосходят человека в играх, а в том, чтобы использовать игры в качестве трамплина для разработки ИИ, которые сильнее человеческого разума и в других задачах.
Исследователи обычно описывают производительность своего агента ИИ, суммируя его достижения по нескольким задачам или играм. Средние показатели часто используются в качестве ориентира для проверки прогресса во времени. Нулевой процентный показатель означает, что поведение агента является случайным, в то время как все, что превышает 100%, означает, что агент справляется лучше, чем человек.
В своем блоге DeepMind заявляет, что Agent57 — самый общий агент с момента его создания, который наконец достиг человеческого уровня не только в простых, но и в самых требовательных играх.
Прорывы DeepMind в разработке ИИ очевидны, однако компания неоднократно подчеркивала, что освоение искусственным интеллектом игр никогда самоцелью, а, скорее, шагом к разработке общего ИИ.
Понравилась статья? Тогда ставьте лайк и подписывайтесь на канал, чтобы не пропускать новые выпуски!