Лента новостей

16:21
Угроза широкомасштабной войны
16:18
«Мы считаем каждую копейку»: 20 фактов о белорусской экономике
16:17
День Воли в Белоруссии
16:17
Латвийские хакеры выходят на тропу войны
16:14
Тёмная империя Дарта Путина
16:13
Бандеровцы с ваххабитами — братья навек
16:12
Порошенко признал ДНР и ЛНР и отправил своих военных в Гаагу
16:11
Меркель пытается убедить Евросоюз в невозможном
16:10
Yle: Навальный опять бросает вызов Путину
16:09
Spiegel: комплекс «Искандер» заставил НАТО искать встречи с Москвой
16:09
«Все разбомбили, сволочи» — украинский мир пришел в Балаклею
16:06
Американцы признали: Т-90 лучше «Абрамса»
16:02
Svenska Dagbladet: США делают мир спокойнее
16:01
Подпольный обком комбата Семенченко
15:46
«Летучий голландец» СССР
15:40
«Последний диктатор Европы» подтверждает свой титул
15:22
Одесса вступилась за праздник Победы
15:21
Заслушанный кандидат: Фийон обвинил Олланда в политическом шпионаже
15:17
Куда побегут банкиры из лондонского Сити?
15:16
На Украине начинают подсчитывать убытки от блокады Донбасса
15:10
60 лет объединения Европы: главные ошибки ЕС
15:08
Украину ждет «кровавая баня». Иного исхода не будет
15:04
Марин Ле Пен идет ва-банк
15:03
Саакашвили стал ведущим на украинском ТВ
15:02
Химическая «зрада»
13:23
The Daily Beast: Путин выбирает Ле Пен
13:20
Саперы МПЦ ВС РФ разминируют древную Пальмиру
13:11
The Washington Post: 10 критиков Путина, которые убиты или умерли при загадочных обстоятельствах
13:07
Записки рассерженного одессита
10:07
Русская служба BBC: Выбраться из нефтяной ловушки
10:04
«Северный поток-2» раскалывает Евросоюз
10:01
Haqqin.az: Тайна российского вторжения в сирийский Курдистан
09:58
Турция поддерживает наступление оппозиции в Сирии
09:55
Carnegie Moscow Center: Это сделали русские
09:51
Трампа усиленно втягивают в украинский конфликт
09:48
Svenska Dagbladet: Белоруссия станет новой Украиной?
07:55
«Разворовали все, что можно, и подожгли»
07:54
Украина: Умерла, значит умерла
07:53
Украина растерялась
07:52
Ярош требует запретить возвращаться домой работающим в России украинцам
07:51
Вторая волна смертников и танков: «Аль-Каида» ведет мощное наступление в сирийской Хаме
07:49
Порошенко официально разрешил мародерство в Балаклее
07:43
Минск и Киев имитируют хорошие отношения назло Москве
07:42
Эстонских солдат выгнали в палатки, чтобы отдать казармы военным НАТО
07:41
Человек неба: скончался заслуженный лётчик-испытатель Степан Микоян
Все новости

Архив публикаций

«    Март 2017    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12345
6789101112
13141516171819
20212223242526
2728293031 
» » Искусственный интеллект Google Deep-G самостоятельно достиг совершенства в простых компьютерных играх

Искусственный интеллект Google Deep-G самостоятельно достиг совершенства в простых компьютерных играх




Специализированная система искусственного интеллекта, разработанная специалистами компании Google, успешно справилась с задачей самостоятельного изучения задач и действий, выполняемых вкомпьютерных классических играх-аркадах, работавших на компьютерах Atari 1980-х годов. Более того, за счет эффективного использования заложенных в нее функций самообучения, эта программа овладела игровым процессом в полном совершенстве, потеснив с первых мест таблиц рекордов самых опытных людей-игроков.

Система искусственного интеллекта, имеющая название Deep-G Network (DQN), эмпирически учится на своих ошибках, будучи виртуально поощряемой в случае совершения успешных действий и виртуально наказываемой в случае ошибки. В основу функций самообучения системы DQN легли два различных метода, обучение с подкреплением (reinforcement learning) и глубинное изучение (deep learning). Благодаря комбинации этих двух методов, ИИ имеет возможность изучать цель игры и игровой процесс, анализируя пиксели изображения на экране игрового компьютера.

"Это очень внушительное достижение в области искусственного интеллекта. И его результаты немного пугающие" - рассказывает Стюарт Рассел (Stuart Russell), профессор информатики в Калифорнийском университете, Беркли, и автор более сотни работ, посвященных проблемам искусственного интеллекта, - "Ситуация, в которой оказывается искусственный интеллект, подобно ситуации, в которой оказывается ребенок после появления его на свет. У системы нет никакого понимания происходящего вокруг, она просто "открывает" свои глаза и смотрит, играя в течение нескольких часов в 50 игр на компьютере Atari. Если бы это был ваш ребенок, вы посчитали бы, что он одержим злыми демонами компьютерного мира".

В основу системы DQN легла работа специалистов компании из Лондона DeepMind Technologies, компании, специализировавшейся на создании искусственного интеллекта и выкупленной компанией Google в 2015 году за 400 миллионов долларов. Для обучения своих систем ИИ специалисты компании DeepMind использовали около 2600 игр Atari, которые из-за своей простоты не представляли большой сложности для выяснения цели самой игры и особенностей игрового процесса.

"Нашей конечной целью является создание умных машин" - рассказывал Демис Хассабис (Demis Hassabis), основатель компании DeepMind, - "Но сейчас мы находимся еще на расстоянии нескольких десятилетий от реализации этой идеи. Тем не менее, создание системы DQN является существенным шагом по лестнице к нашей цели. Этим мы показали, что обычные принципы компьютерного самообучения действительно работают и могут связать пиксели на экране с конкретными действиями, что считается одной из самых сложных задач".

Следует отметить, что искусственный интеллект DQN показал всю свою мощь на простых аркадных играх, таких как Breakout, одна из версий Арканоида, Space Invaiders и других, где требуется лишь внимание и хорошая реакция игрока. На играх, в которых уже требуется некоторое воображение, планирование на некоторое время вперед, таких как Seaquest, система DQN полностью провалилась из-за полного отсутствия у нее такого понятия, как абстрактное мышление.

Как уже упоминалось выше, программа DQN черпает все исходные данные из пикселей экрана, которые являются элементами двухмерных проекций двухмерных или трехмерных объектов. Именно эта функция, согласно мнению некоторых экспертов, станет основополагающей в будущих системах искусственного интеллекта.

"Эта возможность является весьма многообещающей для робототехники. Ведь робот, как и система DQN, должен будет суметь сложить свое представление об окружающей среде из пикселей изображений, получаемых его камерами. И на основе полученного представления робот сможет планировать свои действия, нацеленные на выполнение поставленной ему задачи" - рассказывает Марк Ридл (Mark Riedl), профессор информатики из Технологического университета Джорджии, - "Конечно, восприятие и действия в реальном мире намного сложней, нежели компьютерные игры, но все базовые принципы останутся неизменными".




Первоисточник





Опубликовано: legioner     Источник

Похожие публикации


Добавьте комментарий

Новости партнеров


Loading...

Loading...

Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Наверх