Már a videojátékokban is jobban teljesít az embernél a mesterséges intelligencia
Egy egész generáció nőtt fel az Atari klasszikus árkádjátékain. Sokan közülük biztosan úgy gondolják, hogy olyannyira mesterire fejlesztették a képességeiket, hogy egy gép biztosan nem tudná legyőzni őket. Nos, ehhez a Google-nek lenne egy-két szava: a DeepMind-nál ugyanis kifejlesztettek egy olyan mesterséges intelligenciát, ami képes erre.
A rendszer egy gépi tanulási technikával, az úgynevezett mély fokozódó tanulással éri ezt el, ami elősegíti az MI döntéseinek javítását, méghozzá úgy, hogy tanul a hibákból, és a megoldást alternatív megközelítések útján is megközelíti.
Többek között a Montezuma's Revenge játékban is
felülkerekedik az embereken a mesterséges intelligencia
A DeepMind korábban már eredményesnek bizonyult a kínai táblajáték, vagyis a Go, illetve a klasszikus stratégiai játék, a Starcraft II profi játékosai ellen. A technológia ugyanaz, de a különbség az új megoldással annyi, hogy ezúttal az Atari kollekció mind az 57 játékát sikerült az MI-nek elsajátítania, ami számos játékstílust és stratégiát jelent.
A korábbi rendszerek négy játékkal különösen nehéz helyzetben voltak, ezek pedig a Montezuma's Revenge, a Pitfall, a Solaris és a Skiing. Az első kettőnél, vagyis a Montezuma's Revenge és a Pitfall esetében az jelentette a nehézséget, hogy az MI-nek sokféle stratégiát kellett kipróbálni azelőtt, hogy megtalálta volna a valóban működőt. A Solarisnál és a Skiingnél a döntési eredmények feltárása volt az, ami kihívást jelentett, mivel a mesterséges intelligenciának hosszú ideig kellett gyűjtenie az információkat.
Az Agent57 legyőzte ezeket a kihívásokat, de ehhez több számítógépből kellett adatokat kapnia, hogy a különféle aspektusokat el tudja sajátítani, és hogy végül a legjobb stratégiát ki tudja dolgozni. Az eredmény pedig egy rendkívül sokoldalú rendszer lett, ami képes egy sor nagyon eltérő feladat megoldására.
A DeepMind szerint az Agent57-ben még van fejlődési potenciál, és többek között a számításokhoz szükséges, jelenleg még igen jelentős erőforrást szeretnék lecsökkenteni.
- Varga Viktor -
