• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
26.04.2017
Редакция Naked Science
534

Нейросеть освоила видеоигру по языковому гайду

Студенты Стэнфордского университета разработали компьютерный алгоритм, который обучили проходить видеоигру посредством простых команд на английском языке.

maxresdefault
©Wikipedia / Автор: Ольга Кузьмина

В большинстве случаев при обучении искусственных нейросетей прохождению видеоигр используются алгоритмы с подкреплением — этот метод предполагает получение компьютером внешней обратной связи о своих действиях, например в виде зарабатывания очков. В процессе тренировок система совершает произвольные действия до получения вознаграждения, после чего стремится повторить «выгодный» шаблон. Авторы новой работы при обучении нейросети применили альтернативный подход, позволивший ей освоить одну из сложнейших видеоигр для приставки Atari 2600 — «Месть Монтесумы» (Montezuma’s Revenge). Из-за специфики геймплея она не впервые участвует в экспериментах с искусственным интеллектом: в этой игре редко встречаются положительные и доступные для оценки стимулы, такие как ключ для отпирания двери.

 

Чтобы упростить тренировку нейросети при прохождении игры с недостатком источников подкрепления, на первом этапе студенты обучили систему распознаванию команд на естественном языке, при этом фразы сопровождались скриншотом целевого действия игрового персонажа. Затем они передали алгоритму набор команд для прохождения каждой локации и позволили самостоятельно практиковаться. В рамках демонстрации авторы описали прохождение нейросетью комнаты с последовательностью команд типа «поднимись по лестнице» без доступа к данным о прошлых этапах обучения — это имитировало ситуацию первичного ознакомления с комнатой. Результаты показали, что искусственный интеллект верно интерпретировал команды и даже игнорировал некоторые из них при условии, что существует более оптимальная стратегия прохождения.

 

Нейросеть освоила видеоигру по языковому гайду – иллюстрация к материалу на Naked Science

Пример последовательности языковых команд / ©Russell Kaplan et al., arXiv.org, 2017

 

Эффективность предложенного подхода студенты оценили с помощью платформы для проектирования и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением OpenAI Gym. Согласно сопоставлению, представленная нейросеть за время прохождения Montezuma’s Revenge набрала 3500 очков, тогда как показатель ближайшего конкурента составил 2500 очков. Тем не менее, максимальное значение по-прежнему остается за алгоритмом Google DeepMind — 6600 очков, — хотя обучение последнего потребовало двое больше времени. В последующем авторы статьи намерены сократить количество инструкций на естественном языке, необходимых для освоения нейросетями видеоигр, с тем чтобы сделать их более независимыми.

 

Подробности работы представлены на сервере препринтов arXiv.org.

 

Ранее международная группа исследователей представила компьютерную программу, которая самостоятельно научилась сложным тактикам игры в StarCraft. Так, система освоила тактику «Ударил-убежал», атаку прикрывающим огнем и сосредоточенный огонь по отдельным целям малыми группами. По мнению исследователей, алгоритм оптимально подходит для взаимодействия и тренировки с несколькими агентами.

 

Видеозапись прохождения / ©Christopher Sauer

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Сегодня, 15:35
Губкинский университет

Исследования ученых РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина подтвердили, что технология производства авиационного топлива SAF из растительных лигноцеллюлозных отходов позволит снизить выбросы углекислого газа на 75% по сравнению с нефтяным керосином.

Сегодня, 11:17
Юлия Тарасова

Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.

Сегодня, 08:01
Адель Романова

На стыке трех литосферных плит у Красного моря заметили необычный вулканический процесс: где-то магма поднимается равномерным потоком, где-то — по частям. По мнению геологов, такой «пульс» вызван тем, что в некоторых местах магма с большим трудом пытается пробиться на поверхность.

28 июня, 18:58
Игорь Байдов

За последние 30 лет размер трески, обитающей в Балтийском море, значительно уменьшился. Если раньше рыбаки вылавливали из воды особей размером с маленького ребенка, то теперь добытая рыба легко помещается в ладонях. Авторы нового исследования винят в этом человека, который заставил один из видов эволюционировать в «карликов».

27 июня, 09:47
Авдей Палиш

Снимки с фотоловушек давно стали культурным явлением. Особенно забавными выглядят медведи. Мы с удовольствием смотрим на зверей, попавших в объектив камер в национальных парках: тигр украл фотоловушку, муравьед проехал верхом на муравьеде и так далее. Но не все животные настолько обаятельные. Ученые из США решили развить эмпатию к гремучим змеям, которых многие боятся. Для этого специалисты запустили трансляцию из «мегалогова», где рептилии отдыхают и рожают потомство.

29 июня, 17:23
Людмила Соколова

Чтобы понять, как часто за пределами Солнечной системы встречаются миры, похожие на Землю, ученые из Калифорнийского университета (США) провели статистический анализ 517 экзопланет. Результаты показали, что всего три мира, включая наш, соответствуют критериям потенциальной обитаемости. Наиболее перспективными из них оказались Kepler-22b и Kepler-538b.

17 июня, 16:49
Адель Романова

Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.

25 июня, 15:19
ФизТех

Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.

19 июня, 13:42
ЮФУ

В ЮФУ придумали новый остроумный способ тестировать ИИ на способность работать в реальных ситуациях использования русского языка. Исследователи искусственного интеллекта из МИИ ИМ ЮФУ предлагают использовать интеллектуальные языковые игры, как пример — заставлять ИИ отвечать на вопросы из архива телевикторины «Что? Где? Когда?» и «Своей игры». Инициативу прокомментировал опытный игрок.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно