Искусственный ум Гугл играется в старенькые игры предпочтительнее вас

    В минувшем году Гугл изложила подле 400 миллионов баксов за малоизвестную организацию по создании искусственного ума под заглавием DeepMind. С того времени корпорация почти и не открывает, что происходит за закрытой дверью DeepMind, однако кое-что все-же проникло. Там существуют проф тестировщик видеоигр, который сражается с искусственным умом DeepMind на цифровом поле боя.

    Искусственный ум Гугл играется в старенькые игры предпочтительнее вас

    Поле боя представлено традиционными видеоиграми. И согласно новенькому изучению, размещенному на деньках в журнальчике Nature, программное обеспечение Гугл ишачит достаточно ладно и совершенствуется в играх вроде Breakout, Video Pinball и Space Invaders, подбираясь все поближе и поближе к людскому разряду мастерства.

    Гугл и не растрачивает сотки миллионов баксов на возрождение игр Atari, однако это же новое изучение дозволяет представить нечто, чего же Гугл пробует достигнуть с DeepMind. Программное обеспечение DeepMind употребляет две техники ИИ — одна именуется глубочайшее обучение; а уж иная — глубочайшее усиленное обучение. Способы глубочайшего обучения обширно употребляются в Гугл, также в этаких компаниях, как только Facebook и Microsoft. Они ишачят с восприятием — помогают Android осознавать, что вы разговаривайте; а уж Facebook — знать, чье фотографии вы загружаете. Однако перед началом сегодняшнего момента никто и не достигнул этаких фурроров, как только Гугл в слиянии способов глубочайшего и глубочайшего усиленного обучения — эти методы дозволяют программному обеспечению усовершенствоваться с течением времени, используя систему поощрений.

    Методом слияния этих двух техник Гугл возвела «алгоритм общего обучения, который возможно приемлем ко почти всем иным задачам», — разговаривает Корай Кавукчуоглу, исследователь Гугл. Команда DeepMind разговаривает, что они еще пока приглядываются к способностям новенького метода, однако полностью явно, что усовершенствованный поиск и приложения для телефонов стоят первые на очереди.

    Существуют и альтернативные достойные внимания области. Гуру инженеров Гугл Джефф Дин разговаривает, что способы искусственного ума в текущее время изучаются Гугл — и иными компаниями — и в конечном счете умеют всерьез оптимизировать те самый облики технологий, кои взращиваются в диагностических лабораториях Гугл X. «Потенциальное применение существуют в ботах и самоуправляемых карах этакого типа, — говорит он. — Для любых этих вещей компьютерное зрение максимально важно».

    Искусственный ум Гугл играется в старенькые игры предпочтительнее вас

    Гугл утверждает, что его программное обеспечение ИИ, которое он именовал «сетевой агент Deep Q», получил 75% очков от талантливого тестировщика по результатам 29 сыгранных игр из 49. Идеальнее всего ИИ играется в «пинбол».

    Ладно Deep Q совладевает с отбиванием мячиков в Breakout (единого из «арканоидов» под Atari), однако когда дело доходит перед началом планирования вещей в длительной перспективе — вроде лазания по лестницам и перепрыгивания скелетов — с сиим пока что мудрено. Небогатый пожилой Deep Q набирает ровно ноль очков в данной игре.

    По мере улучшения работа DeepMind готов стать «движущей технологией робототехники», разговаривает Итамар Арель, исследователь искусственного ума, действующий над методом скооперировать глубочайшее обучение и глубочайшее усиленное обучение. Он полагает, что разработка DeepMind в 18-24 месяцах от точки, когда ее можно будет применять с реальными роботами — и у Гугл существуют, с чем экспериментировать, опосля покупки Boston Dynamics и иных робототехнических корпораций в 2013 году.

    Вы и не отыщите в статье в Nature технологических прорывов, однако она показывает, что случится, ежели методики DeepMind будут употребляться в обширных масштабах. «Мы используем нейронные паутине покрупнее, избираем фаворитные режимы обучения и тренируем систему дольше», — говорит Демис Хассабис, основоположник DeepMind. В 2013 году DeepMind воображала «очень ранешние подготовительные результаты выборки», однако к сегодняшнему моменту у предприятия существуют «полные результаты, собранные под кропотливым контролем и по высококачественным оценкам».

    Хассабис и не ведает, занимается ли Гугл программированием ботов, однако явно, что работа над Atari 2600 — это же лишь начало. «Я и не могу комментировать нашу сегодняшнюю работу, однако мы пытаемся моделировать все облики игр и окружения», — разговаривает он.