Искусственный интеллект DeepMind AI самостоятельно научился преодолевать виртуальные препятствия

Агент искусственного интеллекта


На страницах нашего сайта мы очень часто рассказываем о различных системах искусственного интеллекта и об их достижениях, среди которых можно отметить создание произведений искусства, музыкальных композиций и т.п. Такие системы обычно обучаются делать свое дело путем анализа сотен тысяч и миллионов примеров. Но когда системе искусственного интеллекта предоставляют возможность обучить саму себя с нуля, это приводит к получению весьма странных и забавных результатов.

Показательным примером результатов самообучения системы искусственного интеллекта является работа "Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments", выполненная специалистами DeepMind, подразделения компании Google, занимающегося проблемами искусственного интеллекта. Специалисты DeepMind использовали метод усиленного самообучения (reinforcement learning, RL) для того, чтобы компьютер смог обучиться передвижению в незнакомой и сложной окружающей среде.

Все, что делает нарисованный линиями "человечек" на приведенном ниже видеоролике, является результатом процесса самообучения. Прыжки, подтягивания и прочие движения - являются элементами линии поведения, разработанного компьютером для решения задачи перемещения из точки А в точку Б. Программисты DeepMind снабдили своего агента рядом виртуальных датчиков, благодаря которым агент может узнать свое текущее положение и получить множество других данных об окружающей среде. А компьютер, методом проб и ошибок выдумывает новые движения и способы перемещения.

Наиболее интересным в данном случае является то, что чем сложней виртуальная окружающая среда, то тем более изощренные методы и движения выдумывает компьютер, к примеру, использование упора на колено при преодолении высокого препятствия. Вторым интересным моментом является то, что наиболее эффективные движения и способы перемещения, выдуманные компьютером, не похожи на естественные движения человека. То, что делает агент на экране компьютера, весьма похоже на движения человека, находящегося под воздействием достаточно сильной дозы спиртного. Это же, в свою очередь, указывает на то, что роботы не должны быть ограничены только набором естественных для человека движений при выполнении поставленной им задачи.

Проведенные исследования являются одним из базовых видов подобных исследований, проводимых в виртуальной окружающей среде, Но однажды все это может превратиться в программы управления роботами, которые смогут самостоятельно действовать в сложной среде промышленного предприятия или на поверхности другой планеты, к примеру.





Ключевые слова:
Искусственный, Интеллект, Google, DeepMind, Самообучение, Движение, Перемещение, Виртуальная, Окружающая, Среда

Первоисточник

Другие новости по теме:
  • Искусственный интеллект Google DeepMind получил "ускоритель" процесса обу ...
  • Искусственный интеллект Google DeepMind учится использовать дополнительную ...
  • Компания Google привлекла искусственный интеллект DeepMind к решению пробле ...
  • Алгоритм искусственного интеллекта Google DeepMind научился проходить трехм ...
  • Искусственный интеллект Google Deep-G самостоятельно достиг совершенства в ...




  • 12 июля 2017 22:44
    #1 Написал: Helltorn

    Публикаций: 0
    Комментариев: 238
    Пьяные роботы - новое слово в научной эстетике. Для глубокого анализа этого явления нужно сначала выяснить что курят программисты!
        
    13 июля 2017 09:12
    #2 Написал: MaxIvanov

    Публикаций: 0
    Комментариев: 389
    Может быть пьяная походка результат не полной симуляции, а будет все тоже то в реальности, будет как обычный человек.
        
    13 июля 2017 09:22
    #3 Написал: Bond013

    Публикаций: 0
    Комментариев: 246
    Не следует мерять ИИ человеческими мерками и смеяться над "пьяной походкой". От "пьяных" ходов ДипМайнда уже плачет парочка чемпионов по игре ГО.
        
    13 июля 2017 15:01
    #4 Написал: TeddyIn

    Публикаций: 0
    Комментариев: 5
    На коленки опирается человечек скорее потому что не прописан параметр боль при использовании колена. И, да модель похоже сейчас сильно упрощенная - наверное нужно еще доработать значительный объем датчиков и критериев, хотя если это вообще действительно кому то нужно. Ведь ничто не делается просто так, нужно чтобы эта работа была направлена на какое то конкретное приложение.. А так к чему этот полупьяный недоделанный аватар? Просто поиграться?
        
    13 июля 2017 15:06
    #5 Написал: Spiridonov

    Публикаций: 0
    Комментариев: 59
    Смех смехом, а это крайне удачный пример управления локомоцией виртуального агента с помощью технологии ИНС, раньше локомоцию симулировали на генетических алгоритмах
        
    14 июля 2017 00:20
    #6 Написал: Helltorn

    Публикаций: 0
    Комментариев: 238
    Я смотрел фильм о программисте NASA который дома на основе нейронных сетей создавал ИИ для вычисления соседских кошек, которые срали по ночам на газоны. Он нашёл другого программиста, который стал у себя дома делать то же самое по тем же технологиям.
    В итоге через год сравнили два абсолютно идентичных ИИ и пришли к выводу что это совершенно разные программы с полностью несовместимыми возможностями...
    Таким образом доказано:
    - Каждый новый ИИ будет иметь уникальный характер в зависимости от характера его создателя. Почти "генетическая" наследственность (ити его медь).

    Так что у пьяных роботов важно сначала узнать что курил его создатель!!!
        

    Информация

    Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.