Искусственный интеллект научился «по-человечески» играть в Quake III Arena

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИРабота разума и сознаниеВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru

Дизайн игры Quake Arena III был изменен, однако игровая механика осталась прежней

DeepMind

Разработчики из DeepMind научили систему искусственного интеллекта играть в Quake III Arena, как человек, сообщается в блоге лаборатории. С деталями можно ознакомиться здесь. 

Нейросети и системы искусственного интеллекта все чаще используются в играх. Они могут выступать как в роли компьютерных игроков, например, как в игре Elite Dangerous, так и в роли главного соперника — как это было в случае программой для игры в го Alpha Go. Их главное достоинство заключается в том, что они умеют учиться на прошлых ошибках, как это делают люди. Однако компьютерные программы все равно часто оказываются негибкими и вырабатывают стратегии действия только для определенной среды.

Программисты из лаборатории DeepMind научили алгоритм искусственного интеллекта адаптироваться к постоянно меняющимся картам в игре Quake III Arena. Для этого они использовали обучение с подкреплением (англ.reinforcement learning) — вид машинного обучения, при котором алгоритм обучается, не имея при этом обучающей выборки в виде пары «входные данные — ответ». В процессе тренировки компьютер получает отклик от среды — например, очки за успешное прохождение уровня или штрафные баллы за ошибки — и благодаря этому улучшает свою работу.

Для своей работы программисты использовали режим Capture The Flag, где главная цель игроков — захватить флаг соперника, при этом защитив свой. Победа присуждается той команде, которая за пять минут сумеет получить и удержать флаг оппонента большее количество раз. Чтобы компьютер научился вырабатывать стратегию поведения, а не просто запоминал карту, дизайн уровней каждый раз менялся. При этом алгоритм учился проходить игру так же, как и люди — наблюдая за окружающим пространство и выполняя действия через эмулятор игрового контроллера. При этом разработчики обучали не одного агента, а сразу нескольких, которые могли объединяться и играть между собой. Каждый из них, однако, получал собственный отклик от среды, что позволило агентам генерировать собственные внутренние цели, такие как захват флага.

В результате система, получившая название For The Win (FTW), научилась играть в Quake III Arena на достаточно высоком уровне. Выработанные ей стратегии оказались устойчивы к размеру карт, количеству участников в команде и поведению других игроков. Чтобы проверить систему ИИ в действии, сотрудники лаборатории DeepMind устроили турнир, в котором приняли участие 40 человек. Люди и агенты в играх были случайно перемешаны: они могли попасть как в одну команду, так и в противоположные. В результате, система искусственного интеллекта одержала больше побед, чем настоящие игроки. Кроме того, в опросе, который был проведен после игры, участники отметили, что алгоритм был более готов к сотрудничеству, чем сами люди. Компьютер также научился «человеческому» поведению — например, следовать за игроками своей команды и занимать базу врага.

По словам создателей, в будущем система ИИ вероятно сможет быть адаптирована и для более сложных игр, например StarCraft II или Dota 2. Подход к обучению алгоритма является достаточно общим, что позволяет использовать его в других условиях. 

В прошлом система ИИ уже была использована для игры в StarCraft. Она смогла освоить тактики, обычно применяемые только опытными игроками. 

Кристина Уласович


Источник: nplus1.ru



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: