Sztuczna inteligencja gra w piłkę nożną… dla mrówek

Sztuczna inteligencja gra w piłkę nożną… dla mrówek

Rozwiązywanie problemów intelektualnych oraz tych, które dotyczą koordynacji ruchowej, nie sprawia ludziom problemów. Sztuczna inteligencja stworzona przez Google DeepMind ma osiągnąć ten sam poziom.

Cel ten został już praktycznie zrealizowany. Na ten moment komputer dorównuje już człowiekowi w prawie wszystkich grach z Atari!

Agent samodzielnie wypracowuje strategie, które prowadzą do jak najwyższych długoterminowych korzyści. Nauka oparta na nagrodach i karach, to uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning). Z kolei analiza dużej ilości danych przez sieci neuronowe i wyciąganie wniosków, to uczenie głębokie (deep learning).

Sztuczna inteligencja DeepMind jest pierwszą, w której połączenie tych dwóch metod (deep reinforcement learning) docelowo prowadzi do dorównania ludziom w wielu dziedzinach.

Po zwycięstwie programu AlphaGo nad mistrzem świata w Go w marcu 2016, przyszła pora na gry komputerowe takie jak... piłka nożna dla mrówek, która stanowi całkiem skomplikowane zadanie.

Algorytm Deep Q-Networks (DQN) zapamiętuje doświadczenia agenta i losowo je odtwarza w celu przewidzenia, jak wysoka będzie nagroda wynikająca z wykonania konkretnej czynności.

Uczenie w obu przypadkach odbywa się poprzez porównywanie pikseli na ekranie z osiągniętym wynikiem, bez wcześniejszej znajomości zasad gry.

Firma stworzyła również system głębokiego uczenia przez wzmacnianie o nazwie Gorila, który wielokrotnie przyspiesza ten proces przy pomocy Google Cloud. Skupiając się m.in. na wewnętrznej motywacji i planowaniu abstrakcyjnym, DeepMind zamierza osiągnąć pełen sukces także w grach, które aktualnie stanowią trudność.

Źródło: [1] [2]

google, nauka, neuronowa, sień, sztuczna inteligencja, uczenie

Trwa ładowanie komentarzy...