Искусственный интеллект научился использовать для победы баги в игре
Нейронная сеть самостоятельно нашла в игре баг и использовала его для победы. Исследователи обучали ее методом эволюционных стратегий
Исследователи из университета Фрейбурга обучали ИИ методом проб и ошибок, также известным как эволюционная стратегия. Такой подход, в отличие от обучения с подкреплением, позволяет развивать способы выполнения заданий, используя удачные техники и исключая нерабочие.
Нейронная сеть играла в восемь различных игр с консоли Atari, в том числе, в классическую аркаду Q*bert. В ней игрок должен управлять оранжевым персонажем в пирамиде и уклоняться от атак врагов.
Неожиданный подход
Вместо того, чтобы развивать навыки игры, как это делал бы человек, нейросеть придумала необычную выигрышную стратегию: она нашла баг в коде игры и воспользовалась им для получения игровых очков. Хитрость заключалась в том, что в определенное время ИИ совершил самоубийство персонажа, которое привело к прохождению уровня.
В результате
С одной стороны, эта нейронная сеть показала, как эволюционные подходы позволяют ИИ достичь успеха без вмешательства человека. Но с другой — исследователи должны помнить о необходимости ограничивать стратегии, которыми могут пользоваться нейросети для достижения результата.
Это не первый случай, когда машина научилась играть в видеоигру лучше человека. В 2017 году была создана нейросеть, обучающаяся на игре StarCraft по аналогичному методу проб и ошибок.
4К открытий4К показов
Составили подборку IT-новостей с 11 по 17 сентября. Рассказали о бойкоте Unity, блокировке YouTube и WhatsApp и новой IDE для Rust.
Компания OpenAI представила Snap-E — модель, которая способна генерировать 3D-модели по текстовому запросу.
Написал библиотеку на Python , которая позволяет создавать и запускать приложения с любой моделью машинного обучения.
Рассказали, как инструменты на базе нейросетей работают и помогают разработчикам игр как с рутинными, так и с комплексными задачами.