Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Искусственный интеллект DeepMind победил людей в кооперативной игре Quake III Arena
Агенты нейросети тренировались на тысячах игр одновременно, проведя около 450 тысяч матчей.
Сотрудники британской компании DeepMind, которая с 2014 года принадлежит Google, опубликовали статью в журнале Science, посвященную успехам их искусственного интеллекта. На этот раз они смогли натренировать алгоритм на командную игру в режиме «Захват флага» мультиплеерного шутера Quake III Arena. Команда из агентов ИИ в подавляющем количестве игр победила команду людей.
Для тренировки агентов специалисты использовали обучение с подкреплением — метод машинного обучения, при котором система учится, взаимодействуя со средой. Авторы статьи пишут, что этот метод успешно зарекомендовал себя в обучении одного агента, но они хотели узнать, насколько он успешен при командной работе.
В качестве платформы они выбрали мультиплеерный шутер от первого лица Quake III Arena, но задали свои условия игры. Во-первых, карты каждый раз генерируются случайно. Во-вторых, в матче принимают участие только четыре игрока: по два с каждой стороны. Соревнование проходит только в одном режиме — «Захват флага»: каждая из команд должна одновременно защитить свой флаг, захватить флаг оппонентов и принести на свою базу. Реакцию системы снизили до средних показателей человека.
Авторы тренировали 30 агентов. Тренировка происходила благодаря многотысячным параллельным партиям, которые отыгрывали агенты. При этом каждый агент представлял собой индивидуальную единицу, которая действует самостоятельно, исходя из обучения с подкреплением. Специалисты также демонстрируют филогенетическое дерево, которое строится в ходе этого обучения.
После тренировок алгоритмы сыграли несколько партий с командой людей. Обе команды играли на неизвестных для них картах. Пара агентов за игру в среднем захватывала на 16 флагов больше, чем пара людей. Только когда человек играл в партнерстве с искусственным интеллектом, ему удавалось выиграть у объединения алгоритмов (5% вероятности победы).
Профессор Технологического колледжа Джорджии Марк Ридл (Mark Riedl) раскритиковал такой подход британской фирмы, сказав, что агенты не обмениваются сообщениями, а лишь реагируют на те события, которые происходят в игре. Однако представитель DeepMind Макс Джадерберг (Max Jaderberg) возразил:
«[В нашей симуляции] один из агентов сидит в лагере противника, ожидая, когда вновь появится флаг, это возможно только потому, что он полагается на своего партнера по команде».
Джадерберг говорит об одной из тактик искусственного интеллекта, выработанной тем в ходе обучения, которая предполагает ожидание появления нового флага в лагере оппонента. Ее часто используют и люди.
В январе DeepMind сообщила, что ее искусственный интеллект AlphaStar одолел двух профессиональных игроков в стратегию StarCraft II, проходящую в реальном времени.
Telegram 
Дзен 
VK Когда модели искусственного интеллекта ошибаются и выдают неверный ответ на запрос, пользователи пытаются выяснить причину этой ошибки, задавая вопрос самому ИИ-помощнику. Историк технологий Бендж Эдвардс объяснил, почему делать так нет смысла и как это связано с устройством нейросетей.
Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.
76 процентов современных ученых используют ИИ-инструменты в своей работе, но большинство осваивает их самостоятельно, сталкиваясь с трудностями.
Влияет ли формат знакомства на качество последующих романтических отношений в паре? Научные данные на этот счет разнятся. Новое исследование по вопросу представила группа психологов из Польши, Австралии и Великобритании. В попытке понять, при каком сценарии удовлетворенность отношениями выше, а любовь крепче — когда двое нашли друг друга в Сети или познакомились в жизни, — ученые опросили свыше 6000 тысяч человек из разных стран.
Чтобы проверить законы физики в условиях, недоступных на Земле, астрофизик Козимо Бамби (Cosimo Bambi) из Фуданьского университета (Китай) предложил отправить к центру ближайшей черной дыры «нанокрафт» — крошечный зонд, способный добраться до цели примерно за 60-75 лет благодаря наземной лазерной установке.
Ученым известны случаи близких контактов усатых китов (Mysticeti) и их дальних родственников дельфинов (Delphinidae) в дикой природе, но подобные взаимодействия ранее считали редкостью. Австралийские специалисты, изучающие китообразных, собрали почти две сотни видео и фото со всего мира, опровергающих это мнение. Судя по свидетельствам, чаще всего подобное «общение» происходит между горбатыми китами и дельфинами-афалинами.
Прибывшая из межзвездного пространства предполагаемая комета 3I/ATLAS движется по траектории, максимально удобной для гравитационных маневров управляемого корабля, при этом возможность ее отслеживания с Земли практически минимальна. По мнению некоторых ученых, такое «поведение» объекта наводит на определенные мысли.
Примерно 12 800 лет назад в Северном полушарии началось резкое изменение климата, которое сопровождалось вымиранием мегафауны и угасанием культуры Кловис. Такое могло произойти, например, из-за прорыва пресных вод в Атлантику или мощного вулканического извержения. Несколько лет назад ученые обнаружили места на суше с повышенным содержанием элементов платиновой группы, прослоями угля, микрочастицами расплава. По их мнению, это может быть признаком пребывания Земли в потоке обломков кометы или астероида. В новой работе впервые представлены доказательства кометного события в позднем дриасе из морских осадочных толщ.
Команда исследователей из Сколтеха, МФТИ, Института искусственного интеллекта AIRI и других научных центров разработала метод, позволяющий не просто отличать тексты, написанные человеком, от сгенерированных нейросетью, но и понимать, по каким именно признакам классификатор принимает решение о том, является ли текст генерацией или нет. Анализируя внутренние состояния глубоких слоев языковой модели, ученые смогли выделить и интерпретировать численные признаки, отвечающие за стилистику, сложность и «степень уверенности» текста.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии