Стоковые изображения от Depositphotos
Продолжаем регулярную рубрику «Нейроновости» , материалы , иллюстрации и заголовки для которой , полностью создаются при помощи искусственного интеллекта.
Google DeepMind объявила о создании игрового ИИ-агента , способного выполнять широкий спектр задач в виртуальных мирах , передает Arnapress.kz . Об этом сотрудники Google сообщили на странице компании в социальной сети Х . Проект , названный SIMA , отмечает важный шаг в развитии ИИ , позволяя ему адаптироваться к разнообразным условиям и ситуациям.
Игры с открытым миром , такие как Minecraft , Teardown и Goat Simulator 3 , представляют собой особый вызов для ИИ систем . В отличие от классических шахмат или го , где существуют четкие алгоритмы победы , игры с открытым миром предлагают абстрактные цели и большую степень вариативности действий , что делает их ближе к реальной жизни.
SIMA способна не только перемещаться в пространстве , использовать предметы и ориентироваться в интерфейсе игры , но и выполнять более сложные задачи , такие как управление космическими кораблями или добыча ресурсов . Это достигается благодаря использованию существующих моделей распознавания видео и изображений , которые интерпретируют игровые данные , а затем обучают SIMA ассоциировать происходящее на экране с определенными задачами.
Исследователи DeepMind взяли подход «обучение с подкреплением» , проводя парные игры в команде , где один человек наблюдал за экраном и подсказывал другому , какие действия следует совершить . Также были использованы данные о действиях игроков , собранные путем анализа их игрового процесса и описаний движений мыши и клавиатуры.
Профессор Майкл Кук из Королевского колледжа Лондона отмечает , что для компаний подобной DeepMind эти исследования не только о видеоиграх , а о робототехнике и восприятии окружающего мира ИИ . Навигация в трехмерных пространствах является лишь средством достижения цели — создания ИИ , способного эффективно взаимодействовать с окружающей средой.
Одним из значимых результатов исследования стало то , что нейросеть , обученная на восьми играх , успешно справилась с новой , девятой игрой , несмотря на отсутствие предварительного опыта . Однако уровень ее игровых навыков все еще значительно отстает от человеческого . Это указывает на необходимость дальнейших исследований и развития в этой области.
Текст публикации , фото и заголовок созданы при помощи ИИ
По сообщению сайта Arna Press