Программист представил систему самообучения ИИ в форме игры
Новости Отредактировано
Ряд проектов демонстрирует процесс обучения ИИ: персонажи преодолевают препятствия и с каждым поколением лучше справляются с задачей.
2К открытий2К показов
Программист под ником Ash47 разработал и опубликовал на GitHub серию проектов, демонстрирующих самостоятельное обучение искусственного интеллекта. Главная задача ИИ в созданной псевдоигровой среде — остаться в живых за счёт совершенствования персонажей. Исходный код всех мини-игр также доступен на GitHub.
Ninja AI Trainer
Один из проектов, демонстрирующих самообучение ИИ — интерактивная игра Ninja AI Trainer, где персонажи-ниндзя должны уклоняться от звёзд, которые в них бросают. Пользователь может выбирать количество персонажей, контролировать процесс и усложнять искусственному интеллекту задачу, указывая, где появится следующая звезда.
После поражения всех персонажей первого поколения программа выбирает лучших и формирует на их основе следующую группу. Таким образом, с каждым новым запуском ИИ совершенствуется и лучше уклоняется от бросков. В теории пользователь может последовательно создать несколько сотен тысяч поколений, наблюдая, как искусственный интеллект становится лучше.
Мини-проекты типа Ninja Ai Trainer доступно демонстрируют принцип работы всех платформ, использующих самообучение ИИ. К примеру, аналогичным образом функционирует система ReLeaSE, которую разработали учёные фармацевтической школы Chapel Hill Eshelman на базе университета Северной Каролины. Программа умеет создавать молекулы лекарственных средств «с нуля» на базе заложенных знаний о существующих элементах.
2К открытий2К показов