Британская DeepMind не единственная компания, у которой есть искусственный интеллект, умеющий играть в игры на Atari. Команда исследователей Uber AI разработала набор алгоритмов Go-Explore, который, как сообщается, умеет выигрывать в любой игре для Atari 2600 со "сверхчеловеческим" счетом, в том числе и в тех, в которых ИИ ранее с трудом опережал своих «органических» соперников.
Ключом к решению является система, которая запоминает перспективные состояния в играх и возвращается к ним перед началом дальнейшего обучения.
В некоторых играх, по словам разработчиков, Go-Explore стал играть на порядок лучше и стал первым, кто выиграл на всех уровнях в Montezuma’s Revenge и получил "почти идеальный" балл в Pitfall. Оба достижения считаются особенно сложными для подобных систем обучения. Отмечается, что алгоритм DeepMind Agent57 тоже достиг похожих показателей, но с помощью совершенно других методов, что демонстрирует разнообразие подходов разработчиков к одним и тем же задачам.
Как и в других подобных проектах, цель исследователей заключалась не только в создании ИИ, который мог бы побеждать в играх для консоли, которой более 40 лет. Ученые также успешно использовали алгоритмы Go-Explore для симуляции роботизированного сбора и размещения объектов. Кроме того, навыки, полученные в играх Atari, могут использоваться для улучшения навигации роботов и беспилотных машин.
Go-Explore now solves all unsolved Atari games*, handles stochastic training throughout via goal-conditioned polices, reuses skills to intelligently explore after returning, and solves hard-exploration simulated robotics tasks! New paper led by @AdrienLE & @Joost_Huizinga 1/6 pic.twitter.com/kgxahn8Xwl
— Jeff Clune (@jeffclune) April 28, 2020
Комментарии
(0) Добавить комментарий