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.
Нейросеть DeepMind победила профессиональных игроков в StarCraft II
Наблюдатели заметили в действиях алгоритма «искусственное преимущество», которым не обладают люди.
Искусственный интеллект AlphaStar, созданный компанией DeepMind (принадлежит холдингу Alphabet Inc.), одолел двух профессиональных игроков в стратегию StarCraft II, проходящую в реальном времени. Об этом говорится на сайте компании.
Матчи алгоритма с двумя профессиональными игроками — Дарио Вуншем (Dario «TLO» Wünsch) и Гжегожем Коминч (Grzegorz «MaNa» Komincz) — проходили еще в декабре, но на этой неделе, 24 января, состоялся последний поединок, перед которым свойства программы изменили. В результате победа впервые досталась человеку.
Ранее алгоритмы DeepMind одолели сильнейшего игрока в го и лучше предсказали форму белка, чем профессиональные биологи. Однако в каждом из этих случаев для искусственного интеллекта была открыта вся доступная информация. Со стратегией в реальном времени, такой как StarCraft II, все иначе: это игра с закрытой информацией. Машина не знает, что происходит за туманом войны, и не может предсказать действия игрока, поэтому ей приходится адаптироваться к его маневрам сиюминутно.
Разработчики программы использовали для ее обучения игре реальных людей, которые им предоставила компания Blizzard. Переняв поведенческие паттерны игроков, она научилась побеждать встроенный в игру искусственный интеллект самой высокой сложности в 95 процентах случаев. Затем ее агенты стали соревноваться друг с другом в турнире на выбивание. Он проходил в ускоренном режиме, поэтому каждый из них наиграл примерно 200 лет.
Выбрав самого успешного агента, авторы выставили его против TLO и MaNa. Сперва он выиграл пять из пяти матчей у TLO, а затем другая версия нейросети столько же раз одолела MaNa. При этом алгоритм совершал меньше действий в минуту, чем его противники. Вероятно, это объясняется небольшим преимуществом, которым он все-таки обладал. В отличие от человека, он видел не часть известной карты (тот же экран), а всю ее целиком, поэтому ему не приходилось переключаться между разными областями. Более того, зрители заметили, что он отдавал приказы трем отрядам, находящимся в разных зонах, одновременно, на что точно не способен человек.
В последнем матче разработчики пошли на уступки и отключили эту способность ИИ — в этот раз выиграл MaNa. Однако авторы заметили, что версия алгоритма, которой нужно перемещать камеру, обучалась в турнире всего семь дней, что составляет половину от предыдущего периода тренировок. Сам MaNa похвалил действия программы: «Играй я с реальным человеком, он бы не смог так филигранно управлять своими сталкерами (юнит одной из расс. — Прим. ред.)».
Разработчики сказали, что такие игры, как StarCraft II, служат лишь тренировочной площадкой для искусственного интеллекта. В дальнейшем он примется за другие цели. Например, ранее в DeepMind заявили, что их алгоритм будет диагностировать болезни глаз.
Telegram 
Дзен 
VK К любопытным выводам привели наблюдения японских ученых за пестролицыми буревестниками. Оказалось, эти птицы испражняются в основном на лету, намеренно избегая такой возможности на поверхности воды. Очевидно, предположили исследователи, это облегчает движения в воздухе взрослым особям с добычей во рту.
Ученые из Лондонского университета королевы Марии и Королевского колледжа Лондона провели первый в своем роде метаанализ исследований, связывающих высокую чувствительность человека и его психологическую уязвимость. Люди, которые лучше считывают настроение других, и восприимчивые к внешним раздражителям больше подвержены депрессии и тревоге. Это следует учитывать в клинической практике.
Исследователи ЮФУ провели комплексный анализ донных отложений Таганрогского залива и выявили повышенный уровень экотоксичности в большинстве проб. Кроме того, были обнаружены бактерии с генами устойчивости к антибиотикам.
Астрономы подсчитали, что с поверхности летящего по Солнечной системе межзвездного объекта 3I/ATLAS каждую секунду испаряется около 40 килограммов водяного льда. Такую сильную кометную активность он проявил, будучи в три с половиной раза дальше Земли от Солнца. По мнению ученых, это довольно необычно.
За последнее десятилетие ученые создали несколько сложных систем «мозг — компьютер», которые позволяли преобразовывать мозговую активность людей, лишившихся способности говорить из-за различных заболеваний, в речь. Однако до сих пор удавалось расшифровать лишь небольшое количество слов. Теперь в США создали алгоритм, благодаря которому удалось распознать до 54 процентов «речи».
Изображение блазара PKS 1424+240, полученное с помощью радиоинтерферометра VLBA, напомнило астрономам легендарное «Око Саурона» из «Властелина колец» — джет, пронизывающий кольцеобразное магнитное поле объекта, устремлен к нашей планете, а сам блазар может оказаться одним из наиболее ярких источников нейтрино в космосе.
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