Badacze z firmy Uber stworzyli zestaw algorytmów, napędzanych Sztuczną Inteligencją, które mogą przejść każdą grę Atari z ‘nadludzkim’ wynikiem. Jak widzimy, spółka nie skupia się tylko na rozwoju swojej popularnej aplikacji. A ich sekret to nowe podejście do problemu.
Człowiek kontra maszyna
Atari 2600 to konsola do gier, pierwszy raz pokazana w 1977 roku, która pozwoliła całemu światu poznawać takie tytuły, jak Pac-Man i Pitfall, w domowym zaciszu. Większość gier tej konsoli jest z gatunku zręcznościowych, a przez ich trudność istnieje niewielu mistrzów. AI firmy Uber jest jednak lepsze nawet od nich.
Jaki jest więc kluczowy składnik sukcesu tego zestawu algorytmów? Otóż nowy system, nazwany Go-Explore, który zapamiętuje obiecujące stany rozgrywki i powraca do nich, gdy szanse na zwycięstwo maleją.
System Go-Explore, gdy po raz pierwszy został przetestowany na grach Atari, osiągnął niesamowite, wręcz nadludzkie wyniki. Jako pierwsze AI przeszedł każdy poziom w grze Montezuma’s Revenge, a także zdobył prawie maksymalny wynik w grze Pitfall. Warto zaznaczyć, że obie te produkcje są wyjątkowo trudne dla systemów uczenia maszynowego.
Jeff Clune uważa, że AI firmy DeepMind, nazwane Agent57, osiągnęło podobne wyniki “całkowicie innymi sposobami”, co pokazuje, że możemy podejść do problemu z różnych stron.
Atari to tylko początek…
Oczywiście, celem takich eksperymentów jest coś znacznie ważniejszego. Go-Explore może być zaimplementowany w innych dziedzinach gospodarki i nauki. Jednym słowem… Wszędzie! Zespół już osiągnął sukces w używaniu tego systemu do nauczenia symulowanego robota podnoszenia przedmiotów i odkładania je na miejsce.
A biorąc pod uwagę, że za całym przedsięwzięciem stoi Uber, na grach na pewno się nie skończy. Przygotujmy się na lepszą nawigację, implementację Go-Explore w ogólnodostępnych robotach, a także – oby nie za szybko – kolejną odsłonę autonomicznych samochodów.
