Разработчиците от университета DeepMind и Carnegie Mellon решиха да използват интересен подход към обучението. Изучаването на AI езици е доста досадно, така че учените решиха, че би било по-добре, ако изкуственият интелект усвои основните принципи на използване на езика самостоятелно - за това изследователите поставиха две невронни мрежи в аркадна игра и ги накараха да котлет, докато почернеят, сравнявайки отделни обекти с различни характеристики с тези докато не започнат да разбират езика.
Така програмите, опитвайки се да постигнат желания резултат по милиони различни начини, се научиха да свързват определени думи с обекти и техните характеристики и започнаха да оперират с различни понятия, като например „по-големи“или „по-малки“, и започнаха да разграничават подобни външно обекти от средата на играта. И така, изкуственият интелект успя да приложи знанията, придобити в непознати ситуации, срещвайки колони и други предмети с един и същи цвят в играта, но според заданието отиде в колоните, въпреки че не ги беше виждал преди.
"Крайната цел е да помогнем на AI да прехвърли знанията, получени от играта, в други области на своята дейност", казва Девендра Чаплот, магистър, университет Карнеги Мелън, който изнесе работата за екипа.
Видеоигрите се използват от разработчиците на DeepMind и за други цели. С помощта на играта Sokoban, например, AI се научава да си представя - преди да направи следващия ход, програмата сама изчислява възможните опции „в ума“и прави правилния избор.
Вячеслав Ларионов
