В интернете в свободном доступе появилась эксклюзивная версия игры minecraft с искусственным интеллектом

Программируем в мире Minecraft

Хабр, привет! Пока все обсуждают ИИ в мире Pacman, мы начнем делать свой ИИ в Minecraft с фреймворком Malmo от Microsoft Research. Pacman у нас тоже появится.

Если вы любите кубический мир, или вам хотелось бы начать изучать искусственный интеллект, или у вас есть дети, с которыми вы не можете найти общие увлечения, или же вас просто заинтересовала тема – прошу под кат.

В этой статье я постараюсь затронуть несколько тем:

  • Выскажу свое мнение о помешательстве детей на кубической игрушке
  • Расскажу об основной идее Malmo
  • Покажу несколько примеров с кодом и дам понимание, куда можно идти дальше
  • Расскажу об идее и результатах Malmo Challenge

Я познакомилась с игрушкой, будучи уже студенткой.

Это не помешало мне в тот же день отложить все свои личные, рабочие и академические цели, и целиком уйти в кубическую вселенную. Отпустило меня тогда только через месяц, но до сих пор я с радостью захожу иногда побегать часок по любимому миру.

Для меня Minecraft стал продолжением любимой игрушки детства – Lego, исправив ее главный недостаток: постоянную нехватку деталей. Аналог Lego с безлимитными деталями, что может быть лучше. Хочется особо отметить отсутствие жестокости в этой игре. Вы можете убить зомби или разбежавшись, прыгнуть со скалы. Никто не спорит.

Но отсутствие крови очень радует, так же как и милая визуализация зарождения новой жизни.У Minecraft очень размытое понятие финальной цели. Конечно, вы можете прокачаться и убить дракона, с гордостью сказав, что вы прошли игру. Но так никто не делает.

Обратите внимание

Основной кайф мира Minecraft в том, что каждый раз в нем можно придумать свою личную цель: исследовать мир и найти пещеру с тайниками, построить дом своей мечты, изучить основы электричества или зайти на сервер вместе с другом и делать друг другу всевозможные ловушки. Отсутствие цели в игре – на мой взгляд, главное ее преимущество. Minecraft дает огромный простор для творчества, при этом почти не ставит ограничений.

Изучая сабж, я случайно узнала, что мир Minecraft не ограничивается игрой, мерчем, летсплеями и фан артами. В игре снимают целые сериалы, и – неожиданно – они являются довольно популярными. На мой взгляд, это забавно.

Меня очень обрадовала новость о наличии open source фреймворка для программирования в мире Minecraft. Я твердо уверена, что в будущем в подавляющем числе профессий могут понадобиться базовые навыки программирования. Фреймворк на базе любимой игрушки, на мой взгляд, отличный способ показать ребенку захватывающий мир программирования.

Фреймворк Malmo был создан совместными усилиями нескольких исследователей, главной целью которых было адаптировать интересный мир к экспериментам в области искусственного интеллекта. Алгоритмов ИИ по-прежнему относительно мало, и все они имеют огромный потенциал для более детального изучения и усовершенствования.

Мне очень нравится, что Microsoft создает дополнительную мотивацию к изучению неизведанного.

Основной процесс выглядит следующим образом: в одном окошке вам необходимо поднять сервер и клиента. Для этого есть скрипт ./Minecraft/launchClient.*. После того, как сервер поднялся, в другом окне вы можете запустить код с основной логикой для управления персонажем.

Как узнать, что сервер поднялся? Все крайне логично: вы увидите запущенный экземпляр Minecraft с начальным меню внутри, а в терминале будет гордо красоваться надпись Building 95%.

Вы можете запустить сколько угодно экземпляров launchClient. В таком случае первый запущенный экземпляр будет являться сервером, а также клиентом, представляющим из себя одного персонажа.

Все последующие экземпляры будут подключаться к уже поднятому серверу, добавляя дополнительного персонажа в мир.

Логику для каждого из человечков вы можете реализовать в коде, а также можно управлять персонажем самостоятельно всем знакомыми клавишами AWSD. Кроме сервака с клиентом и файла с логикой, мы также имеем xml файл с описанием начального состояния мира.

Авторы не настаивают на его существовании, и в своих примерах они часто кладут его в строку и хранят в коде, но, на мой взгляд, удобнее сразу сделать его отдельным файлом, добавляя нужные куски по мере необходимости.

Авторы позаботились о нас и сделали внушительное число примеров, добавив к ним описание.

Важно

Мой совет: не пытайтесь начинать с нуля, возьмите за базу первый пример. В нем ничего не происходит, мы просто создаем самый простой плоский мир и присоединяемся к персонажу. В цикле while в конце вы можете по своему усмотрению добавить экшена в происходящее. Например, напишите там:

agent_host.sendCommand(“move 1”)
И насладитесь первыми шагами своего героя. Учтите, что по умолчанию используется т.н. ContinuousMovementCommands. Воспринимайте отдаваемые персонажу команды как изменение положения рычага. Говоря “move 1”, вы сделаете не один шаг. Вы будете бежать, пока не дадите команду “move 0”. Такой код на практике не сдвинет человечка с места:agent_host.sendCommand(“move 1”)
agent_host.sendCommand(“move 0”)
Команды выполнятся за считанные доли секунды. Не забывайте вставлять периодические строчки “time.sleep(X)”. Я уверена, что вы знаете, где брать информацию об остальных командах (хотя, по моему опыту, проще по диагонали просмотреть туториал и затем искать нужное в исходниках). В xml файле вы можете задать режим игры: Задайте начальное время, позицию персонажа, кастомизируйте мир: сделайте его плоским или приближенным к реальности. Вот этот код нарисует вам Пакмана, который поедает шарики и уходит в радужный кратер:

Наконец, в xml можно добавить необходимые координаты для добавления обзора персонажу:
По умолчанию у нас нет возможности осмотреться и получить информацию о ближайших блоках. Тем не менее, мы можем сказать, что хотим знать, что находится вокруг нас. Учтите, что в этом случае нам нужно использовать относительные координаты, отсчитываемые от кубика с ногами героя. В результате выполнения подобной строчки:grid = observations.get(u'floor3x3', 0)Мы получим массив со строками. Каждая строка – это текстовое представление типа одного из кубиков.floor3x3: ['lava', 'obsidian', 'obsidian', 'lava', 'obsidian', 'obsidian', 'lava', 'obsidian', 'obsidian']Таким образом можно создать ИИ, который исследует мир, ищет что-либо и не умирает по глупым причинам. Простейший вариант без использования машинного обучения я реализовала тут. Конечно же, первое, что мне захотелось увидеть для реализации алгоритмов ИИ в malmo – это возможность двигаться дискретно. В вопросе ИИ и так хватает сложностей, и не хочется добавлять ко всему прочему постоянную корректировку направления и скорости движения. Включаем нужное в xml так:К сожалению, этого будет недостаточно. Чтобы двигаться дискретно, ваше начальное положение должно быть строго в центре кубика:
Целые координаты поставят вас в пересечение кубов, персонаж откажется двигаться с места, никаких предупреждений и ошибок вы не увидите. В туториале об этом также не предупреждают. Я потратила около 4 часов, чтобы осознать суть проблемы и сделать координаты x и z половинчатыми. (y отвечает за высоту и не играет роли в данной истории). Кроме этого, исследователи добавили несколько приятных фич для решения задачи обучения с подкреплением (Reinforcement Learning). Алгоритмы этого типа подразумевают постоянное награждение или наказание искусственного интеллекта за те или иные действия. Разработчики продумали этот момент и добавили возможность прописать эти действия/события в xml, избавив код от постоянных одинаковых проверок. Вы также можете задать окончание игры по наступлению некоторого события:

Читайте также:  В москве пройдет первый в россии хакатон

Например, тут мы постоянно чуть-чуть наказываем персонажа за каждый шаг, не увенчавшийся победой; сильно награждаем за победу и наказываем за смерть; наконец, завершаем раунд в случае смерти или выигрыша.Авторы фреймворка подарили нам потрясающую возможность погрузиться в любимый мир с другой стороны. Malmo пока что находится в бете, во многих ситуациях он… заставляет совершенствовать свои навыки в troubleshooting. Тем не менее, его плюсы перевешивают все его минусы, а тот факт того, что исходники лежат в открытом доступе на github, позволяет нам самостоятельно доделать нужное место или создать issue для исправления критических багов. Авторы проекта по понятным для меня причинам не упоминают ни в одной из статей возможность обучать детей на основе фреймворка: ребенок вряд ли справится с борьбой с мелкими, но частыми багами. Тем не менее, я уверена, что если родитель поможет своему ребенку и будет программировать вместе с ним, это даст отличные результаты и позволит вам провести время с пользой. Кроме самого фреймворка, Microsoft также проводил соревнование на базе платформы, названной Malmo Challenge. Оно было призвано побудить ученых и исследователей к работе над коллаборативными алгоритмами. Конкурс стартовал примерно полгода назад, а результаты появились 5 июня. Суть челленджа в следующем: у нас есть плоский мир, забор сложной формы, внутри загона бегает хрюшка и ходит 2 человека. Наша задача – создать ИИ для одного из персонажей, которых сможет взаимодействовать со вторым, чтобы вместе они загнали хрюшку в замкнутое пространство. Второй персонаж может вести себя рандомно, может управляться человеком, другим ИИ, это может быть даже второй экземпляр вашего собственного ИИ.При этом, вы можете получить максимальное число очков, поймав хрюшку, или же получить небольшое число очков, прыгнув в лужу сбоку. Вы не получите ничего, если ваш напарник решит прыгнуть в лужу, отказавшись от взаимодействия с вами.

Эта задача в общем виде называется Охота на оленя. Она была сформулирована еще в 18 веке Жан Жаком Руссо. Несмотря на внушительный возраст проблемы, до сих пор неясно, какой алгоритм наиболее эффективно решает поставленную задачу.

Я рада поделиться с вами результатами соревнования. Меня очень удивило распределение мест в турнирной таблице.

Первое место занял проект команды из Великобритании. Авторы трезво оценили сильный недостаток времени, поняли, что они вряд ли успеют адаптировать для задачи сложные существующие алгоритмы. Они выбрали Байесовский вывод для определения типа напарника, а также Марковские цепи для непосредственного игрового процесса. И победили.

Участники, занявшие второе место, решили взять самые сложные из существующих решений, они использовали DNN, Reinforcement learning, DQN, A3C model… И это все не помогло им обойти Байеса и Марковские цепи.

Подытожим статью мыслью о том, что нужно быть проще.

Если вам хочется также попробовать создать свой ИИ, присоединяйтесь к нашему русскоязычному чату про нейронные сети в Telegram. Там вы можете задать интересующие вас вопросы, а также поделиться вашими достижениями.

Видео с моим рассказом о Malmo на встрече Петербургского Python митапа уже появилось на моем канале на Youtube. Там также есть записи других моих лекций и прочая болтовня про IT.

Источник: https://habr.com/company/microsoft/blog/331034/

Эксперименты с искусственным интеллектом в Minecraft

В июле этого года ученые-исследователи и даже любители смогут оценить и принять участие в совершенствовании программного обеспечения для обучающихся систем и искусственного интеллекта, создавая свои виртуальные ландшафты Minecraft.

По словам исследователей Microsoft Research, работающих над проектом Malmo, Minecraft обладает более «изощренными» возможностями по сравнению с эмуляторами ИИ, а затраты на адаптацию игры для применения в эксперименте меньше, чем на другие аналогичные разработки.

Один из экспертов подчеркивает, что у игры огромный потенциал. «Это исключительно передовое решение, – говорит профессор Хосе Хернандес-Оралло из Технического университета Валенсии, участник одной из небольших групп исследователей, которые первыми получили доступ к экспериментальному ПО. – Ничего подобного сейчас больше нет. Учитывая, что это только начало, у системы огромные перспективы».

Чтобы принять участие в эксперименте, пользователи должны установить AIX – взаимодействующую с Minecraft программную платформу, которая позволяет коду ИИ управлять персонажем и оценивать результаты его действий. AIX является программой с открытым исходным кодом, следовательно  стоимость участия – это всего лишь цена стандартной лицензии на игру.

Эксперимент будет проводиться на компьютерах исследователей, «отгороженных» от прочих игроков. При этом экспериментаторы смогут изменять код программы.

«Люди создают в Minecraft невиданные конструкции с удивительными возможностями, что позволит экспериментаторам повысить потенциал модулей ИИ, – объясняет Катя Хофманн (Katja Hofmann), руководитель проекта Malmo в лаборатории MSR в Кембридже.

– А со временем мы сможем пойти еще дальше и добавить задачи, которые позволят агентам ИИ учиться помогать людям, расширяя их творческие возможности.

Это позволит нам в ближайшие десятилетия достичь нашей цели: поднять ИИ с нынешнего уровня до уровня, близкого к человеческому интеллекту».

Своими глазами

Играть в видеоигры программы с элементами ИИ научили уже давно. Но в данном случае Microsoft стремится использовать такую особенность Minecraft, как открытость. Она даст ИИ возможность  «увидеть» происходящее в игре от первого лица.

«Это позволяет нам реализовать «персонализированный ИИ, – говорит Мэтью Джонсон (Matthew Johnson), ведущий программист проекта AIX. – Иными словами, в нашем случае ИИ не наблюдает за своим аватаром извне, а как бы находится внутри и видит происходящее глазами одной из сущностей, живущей в игровом мире. Мы считаем, что это важный шаг к моделированию общего интеллекта».

Совет

Исследователи предполагают, что одним из главных направлений их работы станет обучение методом проб и ошибок, при котором агент ИИ не просто выполняет инструкции, а обучается находить оптимальные решения задач, основываясь на предыдущем опыте и расширяя его в процессе взаимодействия со средой.

Этот подход использует программа AlphaGo, которая недавно обыграла одного из лучших игроков в го, предварительно проведя тысячи состязаний с самой собой, обучаясь новым стратегиям.

В Microsoft считают, что Minecraft предоставляет более широкие возможности для развития ИИ по сравнению с обучением конкретной игре.

«Экспериментаторы должны задействовать такие элементы игры, как лава, которая представляет особую опасность для агента-игрока, и оценить темп, в котором он научится распознавать объекты окружающей среды, – рассказала Катя Хофманн в интервью BBC.

– Но платформа открыта и для более общих исследований ИИ, например, в агенты можно добавить языковые и зрительные функции.

Мы рассматриваем нашу работу как первый шаг в развитии технологии, которая будет применяться при построении роботов, а сейчас же мы имеем возможность проверить ее в безопасной, полностью контролируемой среде, с минимальными затратами».

Основы ИИ

В MSR подчеркивают: несмотря на то, что платформа AIX ориентирована на специалистов в области ИИ, она также позволит создавать простые программы даже детям, и со временем на AIX выйдут разнообразные учебные материалы.

«Мы хотим привлечь к эксперименту людей разного возраста с различным менталитетом», – говорит Джонсон. А профессор Хосе Хернандес-Оралло поясняет идею: «Дети будут создавать агенты в своих любимых мирах и играть с ними. Это повысит интерес к искусственному интеллекту, и мы рассчитываем на то, что в ближайшие 10-20 лет все больше людей будут работать в этой област

Читайте также:  Мнение: самоуправляемые авто будут популярнее любого общественного транспорта

Источник: https://news.microsoft.com/ru-ru/e-ksperimenty-s-iskusstvenny-m-intellektom-v-minecraft/

Microsoft создаст искусственный интеллект с помощью Minecraft

Платформа под названием Project Malmo позволит всем желающим испытать свои силы в создании искусственного интеллекта.
Разработчики компании Microsoft рассчитывают на то, что их платформа поможет в создании искусственного интеллекта, который будет обладать способностью принятия неожиданных решений и решению сложных задач.

Несколько месяцев назад компания Microsoft презентовала узкой публике специальную версию игры Minecraft, при помощи которой можно было испытать свои силы в программировании и создании ИИ (искусственный интеллект).
Если ранее использовать новый софт мог только узкий круг специалистов, то теперь ощутить себя программистом может каждый.

Компания Microsoft запускает специальную платформу, которая позволит желающим самостоятельно заняться разработкой искусственного интеллекта.

Создатели платформы рассчитывают, что она будет способствовать созданию более сложного и совершенного искусственного интеллекта, способного принимать собственные неожиданные решения и справляться со сложными задачами.

Обратите внимание

По заявлениям создателей платформы Project Malmo теперь любой человек может посодействовать созданию искусственного интеллекта через игровой процесс.

Таким образом создатели пришли и к такому выводу, что через данную платформу можно привлечь персонажей к тренировке искусственного интеллекта, развивая его через игру. Она поможет искусственному интеллекту обучаться и развиваться. Разработчики предполагают, что благодаря ей ИИ можно будет научить ориентироваться в пространстве, и это только один из множество полезных навыков.

Юрий Бондаренко

Как сообщает The Russian Times про Как специалисты Microsoft планируют создать искусственный интеллект : Зимой 2016 года руководство известной корпорации Microsoft официально представило свою эксклюзивную версию игры Minecraft.

Стало извество от Medikforum.ru по вопросу Microsoft хочет создать искусственный интеллект : Компания Microsoft сообщила о том, что спланирует разработать платформу, на которой все желающие могут попробовать создать искусственный интеллект.

Издательство The Geek по вопросу Microsoft выпустили сборку Minecraft, предназначенную для обучения ИИ : Ещё в начале марта Microsoft объявила о выходе специальной сборки Minecraft, где все желающие получат возможность протестировать и «обучить» искусственный интеллект.

Напоминаем, что Srnsk о Полигон для обучения ИИ в Minecraft открыли для всех желающих : Предполагается, что с ее помощью возможно обучить ИИ самостоятельно ориентироваться в виртуальном пространстве, а также другим навыкам.

Как пишет Kanobu.ru о Полигон для обучения ИИ в Minecraft открыли для всех желающих : Еще в марте Microsoft создала особую сборку Minecraft, предназначенную для обучения искусственного интеллекта самостоятельной ориентации в цифровом пространстве другим полезным навыкам.

Источник: https://kievsmi.net/novosti/technology/412058-microsoft-sozdast-iskusstvennyj-intellekt-s-pomoshhyu.html

Ученые создали ИИ, который работает без интернета

Технология, разработанная в Университете Ватерлоо в Канаде, позволяет ИИ-алгоритмам работать локально на мобильных устройствах. По словам исследователей, ей не требуется подключение к интернету и доступ к облачным вычислениям, пишет Eurek Alert. 

В работе, представленной на Международной конференции в Венеции, исследователи добились 200-кратного сокращения размера программного обеспечения ИИ, используемого для распознавания объектов.

Новое программное обеспечение для глубокого обучения, созданное с использованием этой технологии, достаточно компактно, чтобы поместиться на обычном мобильном чипе и может быть использовано везде: от смартфонов до промышленных роботов.

Важно

Встроенный в смартфон, новый «компактный» ИИ сможет запускать свой собственный виртуальный помощник с функцией распознавания речи. Это значительно сократит использование данных и позволит использовать функции ИИ в зонах без интернета.

Сейчас ИИ-алогоритмы довольно громоздки и требуют больших вычислительных мощностей. Поэтому датчики и сенсоры обычно только собирают данные, которые затем анализируются в облаке. Но если расчеты проходили бы непосредственно на «железе» — смартфонах, видеокамерах и сенсорах, — то процесс анализа мог бы значительно ускориться.

«Скорость старения можно замедлить до пренебрежимого уровня»

«Код становится меньше с каждым поколением, чтобы отвечать требованиям мобильных устройств», — говорит Мохаммад Джавад Шафи, профессор технических исследований системного проектирования в Университете Ватерлоо.

По его словам, новую технологию можно будет использовать в беспилотных летательных аппаратах, камерах наблюдения и на производстве, то есть в тех областях, где есть проблемы с потоковой передачей данных и необходима дополнительная защита от утечек.

Исследователи считают, что использование автономного ИИ может привести к значительному снижению затрат на обработку и передачу данных и большей конфиденциальности.

«Квантовые компьютеры уничтожат биткойн и другие криптовалюты»

ИИ учится раскрывать преступления, изучая криминальный сериал.

Исследователи из Университета Эдинбурга создали алгоритм, способный определять преступника на основе просмотра эпизодов детективного сериала «C.S.I.: Место преступления».

И хотя он не превзошел людей в точности и вряд ли будет применяться в реальной криминалистике, технология может быть использована для улучшения распознавания речи и видео.

Источник: https://hightech.fm/2017/11/15/ai-no-net

Майнкрафт стал испытательной площадкой для искусственного интеллекта

Компания «Майкрософт» анонсировала проект, который позволит учёным использовать игру «Майнкрафт» (Minecraft) для совершенствования искусственного интеллекта. Новая платформа Artificial Intelligence eXperimentation (AIX) даст исследователям возможность разрабатывать агентов — персонажей, управляемых ИИ.

За последние несколько лет исследователи научили компьютеры выполнять специфические сложные задачи. Машины могут распознавать речь, переводить тексты и справляются с некоторыми заданиями лучше людей.

Но искусственный интеллект не может ориентироваться в незнакомой обстановке, обучаться, используя информацию из разнообразных источников и принимать сложные решения также непринуждённо, как человек.

Катя Хофманн (Katja Hofmann) и её коллеги из исследовательского центра «Майкрософт» в Кембридже разработали AIX для того, чтобы изучать так называемый универсальный искусственный интеллект. Учёные пытаются натренировать ИИ, чтобы он мог обучаться выполнению самых разных заданий, используя те же ресурсы, что и люди.

Агенты начинают игру, ничего не зная об окружении, и должны ориентироваться в нём, избегать опасностей и достигать целей путём проб и ошибок. «Строить робота, чтобы научить его карабкаться по настоящему холму — дорого и непрактично. В отличие от Майнкрафт, каждый раз, как робот будет падать в реку, его придётся заменять другой дорогой машиной», — говорится в блоге «Майкрософт».

<\p>

Совет

По мнению Хофманн и её коллег, Майнкрафт — идеальный испытательный полигон для исследований искусственного интеллекта. Он предоставляет практически бесконечные возможности — от прогулок по виртуальному пространству до коллективного конструирования сложных зданий.

Кроме того, Майнкрафт позволяет принимать сложные решения, у которых есть последствия, и по мере продвижения, добавляет в игру всё более и более сложные элементы.

Это не первая попытка улучшить ПО на основе искусственного интеллекта с помощью видеоигр, но «Майкрософт» предполагает, что Майнкрафт будет особенно полезен благодаря возможности симулировать множество ситуаций «от первого лица». «Вместо того чтобы видеть свой аватар со стороны, ИИ может смотреть на мир изнутри, глазами персонажа, который там обитает», — говорит Мэтью Джонсон (Matthew Johnson), ведущий инженер-программист проекта.

Платформа Artificial Intelligence eXperimentation состоит из мода игры и кода, который помогает искусственному интеллекту ориентироваться и действовать в пространстве Майнкрафт.

Сейчас тестировать AIX могут только работники «Майкрософт» и небольшая группа научных работников, но летом этого года платформу выложат в открытый доступ. Оба компонента работают на компьютерах под управлением Windows, Linux и Mac OS.

Для создания агентов учёные могут использовать любой язык программирования.

Источник: https://22century.ru/computer-it/23600

Как научить искусственный интеллект делать всё в цифровой вселенной?

Многие из нас помнят и знают, какими бывают детские сады.

Комнаты для обучения напичканы игрушками и пазлами, музыкой и книгами, цветами и даже иногда котами, являя таким образом богатый и пышный мир, с которым дети могут играть и учиться играя.

Но вопреки расхожему мнению, игра детей далеко не проста. Они не просто веселятся — они обучаются, приобретают понимание мира. За счет игры в разнообразной и восхитительной вселенной мы лелеем многогогранный интеллект ребенка.

Читайте также:  В израиле используют роботов для очистки солнечных панелей

Почему бы не учить ИИ таким же образом?

Обратите внимание

Не так давно некоммерческий институт OpenAI открыл виртуальный мир для ИИ, чтобы он его исследовал и играл с ним. Цель проекта Universe (Вселенная) такая же большая, как и его название: научить отдельный ИИ выполнять любую задачу, которую человек может выполнить при помощи компьютера.

Обучая отдельных агентов ИИ преуспевать в различных задачах реального мира, OpenAI надеется привести нас на шаг ближе к по-настоящему разумным ботам — которые обладают гибкими навыками рассуждения вроде тех, которые имеем мы.

Интеллект общего уровня

Нет никаких сомнений в том, что ИИ становится пугающе умным.

Теперь компьютеры могут точно видеть, слышать и переводить языки, иногда даже опережая людей. Только в начале этого года, в серии громких игр в го, AlphaGo от DeepMind разгромил 18-кратного чемпиона мира Ли Седоля, на десять лет раньше, чем ожидали некоторые эксперты.

Но правда в том, что ИИ хороши ровно настолько, насколько их научили. Попросите AlphaGo сыграть в шахматы, и программа вероятнее всего по-машинному растеряется, даже если вы объясните ей правила в мельчайших подробностях.

Пока что наши системы ИИ — сверхэффективные лошадки для одного трюка. Виновен в этом отчасти метод обучения: исследователи начинают с чистого листа ИИ, проводя его через миллионы испытаний, пока он не преуспеет в одной задаче и не решит ее. ИИ никогда не испытывает что-то еще, так как он узнает, как решить любую другую проблему?

Чтобы добраться до интеллекта общего уровня — способного на человеческом уровне использовать полученный опыт для решения новых проблем — ИИ нужно переносить свой опыт в решение других задач.

И вот в этом им поможет Universe.

Испытывая мир, полный различных сценариев, ученые OpenAI надеются, что ИИ получит знание о мире и гибкие навыки решения проблем, которые позволят ему «думать», а не застревать навечно в единственной петле.

Дивный новый мир

По своей сути, Universe это мощная платформа, которая включает тысячи сред, обычно обеспечивающих стандартные методы для обучения агентов ИИ. Будучи программной платформой, Universe обеспечивает площадку для запуска чужого программного обеспечения, чтобы программы обучались в разных средах — Atari и флеш-игры, приложения и веб-сайты, например, уже приняты.

Впереди будут и другие.

В теории Universe может запустить любое программное обеспечение под любой компьютер, позволяя ученым вставлять и обучать свои ИИ по желанию. Это как отправить ребенка в летний лагерь: выбираешь свою нишу, тип деятельности, ждешь, пока он ее освоит, затем другую и так далее, искупаться и повторить.

В Universe ИИ взаимодействует с виртуальным миром так, как люди используют компьютер: он «видит» пиксели на экране и использует виртуальную клавиатуру и мышь, чтобы вводить команды.

Важно

Это стало возможным благодаря Virtual Network Computing (VNC), по сути, систему совместного использования рабочего стола, которая позволяет передавать движения клавиатуры и мыши с одного компьютера (ИИ) другому (среда обучения). При изменении окружающей среды, VNC отправляет обновленные скриншоты обратно ИИ, что позволяет ему выполнять следующий шаг. VNC выступает как глаза и руки ИИ.

Как происходит обучение?

Все ИИ, что подключены к Universe, обучаются при помощи так называемого обучения с подкреплением, мощного метода, который привел к успеху AlphaGo.

Под этим термином скрывается, впрочем, то, как мы, люди, тренируем дельфинов, собак и даже детей.

Это обучение методом проб и ошибок: выберите действие, и если вас за него вознаградили, продолжайте в том же духе. Если нет, попробуйте что-нибудь еще.

Вместо того чтобы начинать с совершенно пустого ИИ, исследователи иногда дают им импульс, позволяя им «смотреть», как люди решают задачу. Это позволяет ИИ сформировать первое впечатление и иметь более полное представление о том, как оптимизировать свои решения.

Обучение с подкреплением уже используется во многих приложениях ИИ. Внутри Universe, впрочем, сила этой технологии раскрывается на полную.

Поскольку ИИ может перескакивать между играми и приложениями, он может взять изученное в одном приложении и запросто использовать его, чтобы разобраться в другом — это назвали «трансферное обучение» или «обучение с переносом». Этот навык непросто освоить, но он необходимо на дороге к разумным машинам.

По данным OpenAI, мы медленно туда движемся: некоторые из их агентов уже показывают признаки переноса обучения от одной игры с вождением в другую.

От игр к миру битов

Как и многие другие разработчики ИИ, OpenAI использует игры, чтобы подтолкнуть Universe, не просто так: их просто оценить с позиции успеха. Поскольку игры измеряются различными статистиками и оценками, система может запросто использовать эти цифры, чтобы оценить прогресс ИИ и вознаградить его соответствующим образом. Это крайне важно для обучения с подкреплением.

Поскольку Universe полагается на пиксели и клавиатуры, люди тоже могут играть в игры на платформе. Эти сеансы записываются и обеспечивают базовый уровень для оценки выступлений ИИ (неплохая работенка, согласитесь).

Но игры — это лишь малая часть нашего взаимодействия с цифровым миром, и Universe уже выходит за свои ограничения с проектом Mini World of Bits («Мини-мир битов»). Биты — это собрание различных взаимодействий с браузерами, с которыми мы сталкиваемся, бороздя пучины Интернета: когда вводим текст или выбирает опции из выпадающих меню, нажимая «отправить».

Совет

Эти задачи, хоть и простые, формируют фундамент того, как мы подключаемся к сокровищнице под названием Сеть. OpenAI хочет, чтобы ИИ свободно перемещался по Интернету — например, мог заказать билет на самолет. В одной из сред Universe исследователи уже дают ИИ желаемое расписание букинга и учат его искать рейсы на различных авиалиниях.

И это только начало.

Universe только растет и ширится. Платформа Malmo от Microsoft, которая использует Minecraft для обучения ИИ, должна интегрироваться с Universe. Популярная игра со складыванием белка fold.it, приложения для Android, игры на HTML5 и многое другое стоят в очереди.

Призрак в машине

Итак, теперь мы можем учить ИИ играть в различные игры и просматривать веб. Великое дело, подумаешь. Приведет ли это нас к интеллекту общего уровня?

Возможно, и дорога будет долгой.

Но ИИ, который знает, как выиграть в любую игру, которую вы ему подбросите, умеет только думать логически и в несколько шагов добиваться победы.

ИИ, который может передвигаться по хаотическому миру GTA V, уже должен понимать основы физики реального мира, жестокости и ответных мер.

ИИ, который может работать в Интернете, уже знает, как люди обычно общаются друг с другом и может использовать эти знания, чтобы получить информацию, создать свою собственную веб-идентичность или даже заглянуть в вашу.

Каждый день мы учимся, играем, работаем и растем в цифровом царстве. Для многих мир нулей и единичек так же реален, как и тот, в котором мы родились. Теперь, когда ИИ имеет доступ к этому цифровому миру, пришла его очередь расти. Давайте посмотрим, как далеко он сможет зайти.

Источник: https://Hi-News.ru/internet/kak-nauchit-iskusstvennyj-intellekt-delat-vsyo-v-cifrovoj-vselennoj.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector