DeepMindi tehisintellekt suudab nüüd Quake III-s inimmängijaid võita

DeepMindi maavärin III

Oleme näinud mänge, kus arendajad panevad robotid, et inimestel oleks mängijatel seda lihtsam teha või paljude mängude mitmikmängu režiimidest ühe mängijaga puhkusereisid teha. Need tehisintellekti mängijad on harva piisavalt võimelised oma inimeste kolleegidega võistlema. Seega kasutatakse neid paljude mitmikmängude õppimiskõvera hõlbustamiseks. Teiselt poolt on DeepMind ettevõte, mis on spetsialiseerunud tehisintellekti kasutamisele paljudes töövaldkondades. Nad paljastasid, et nende tehisintellektiga juhitavad robotid suudavad lõpuks oma enim mängitud mitmikmängus Quake III võita oma inimese kolleege. Nende leiud on põnevad nende jaoks, kellel on tehisintellekti õppimise ja võimete teema.

See pole DeepMindi esimene ettevõtmine videomängudes, kuna nad on juba välja töötanud närvimootori, mis on võimeline alistama paljude mitme mängijaga mängude profimängijaid. Parim näide on siin AlphaGo, kus nende tehisintellekt alistas nimetatud mängu tuntud profimängija. Samuti on nad arendanud tehisintellekti paljude teiste mängude jaoks.

Mahaarvamised

Tulles tagasi nende Quake III tehisintellekti osas tehtud järelduste juurde. Quake III on drastiliselt erinev kui paljud teised sealsed mängud. Mäng on kategooriliselt erinev protseduuriliselt loodud etappide ja asjaolu tõttu, et mäng on esimese isiku perspektiivis. Tehisintellekti arendamise probleem seisneb selles, et nad ei saanud õppida mängu võitmiseks parimat võimalikku meetodit. Tegelikult osutus probleem varjatud õnnistuseks, kuna tehisintellekt meenutas humanoidõppekõverat, sellest hiljem.

Tehisintellekt alustas nullist ja õppis lipurežiimi püüdmise reegleid ise. Tehisintellekt suutis seejärel võita 40 inimmängijat, kus inimesed ja ka tehisintellekt olid omavahel kokku sobitatud. Pärast inimeste märkimisväärset alistamist tunnistas DeepMind, et nende võit on seotud nende tehisintellekti agendi inimmeelsete reageerimisaegadega. Niisiis, nad otsustasid neid aeglustada, kuid tehisintellekt suutis siiski oma inimeste kolleege võita.

Tehisintellekti areng

Tomsiriistvara teatab, et nende deduktsioonid on eriti põnevad, kuna tehisintellekt pidi õppima mängu enda põhitõdesid ja asjaolu, et tehisintellekt suutis tulemused saavutada siis, kui etapid olid protseduuriliselt genereeritud.

DeepMind ütles, et nende töö selle projektiga tõstab esile asjaolu, et me saame tehisintellekti tõhusalt treenida, kasutades mitme agendi tehnikaid, mis tähendab tehisintellekti AI vastu. See mitte ainult ei teadvusta tehisintellekti oma vigadest, vaid töötab ka asjadega, mida saab paremini teha. Nad ütlesid, ' Selles tuuakse välja tulemused, kasutades ära mitme agendi koolituse pakutavat loomulikku õppekava ja sundides välja töötama tugevaid agente, kes suudavad isegi inimestega koostööd teha . '