Программисты из Google разработали систему искусственного интеллекта, которая освоила технику паркура.
Показательным примером результатов самообучения системы искусственного интеллекта является работа «Emergence of Locomotion Behaviours in Rich Environments», созданная специалистами DeepMind, подразделения компании Google, занимающегося неувязками искусственного интеллекта. «Однако мы верим, что машинное обучение и ИИ в состоянии дать куда не менее глубокие результаты и быть значительно полезнее, ежели с самого момента создания в них будет вкладываться идея сотрудничества с человеком».
Команда исследователей решила понаблюдать, будут ли обыкновенные награды (очки) работать в «сложной» среде. Ежели говорить просто, то система работала так: чем скорее ИИ перемещался по территории и продвигался вперед, тем больше он получал вознаграждений.
Наиболее интересным в этом случае будет то, что чем сложней виртуальная окружающая среда, то тем более изощренные методы и движения выдумывает компьютер, к примеру, использование упора на колено при преодолении высочайшего препятствия.
В рамках проекта создатели из DeepMind создали виртуальный мир с разными по трудности препятствиями, в который поочередно помещались три агента: тело с 2-мя ногами, четвероногий корпус и человекоподобная фигура. Это такой вид машинного обучения, при котором система помещается в определенную среду, о которой она не имеет никаких сведений, однако в которой может выполнять различные действия. Способом проб и ошибок искусственный интеллект исследует своё окружение, поэтапно понимая и принимая правила, по которым существует виртуальный мир, в котором он оказался. На видео можно заметить, что ИИ время от времени использует специфичные решения, чтобы обойти препятствия, с которыми он сталкивается.
По утверждению разработчиков, их метод может посодействовать технологиям искусственного интеллекта достигнуть не менее гибкого и естественного поведения и обучить их адаптироваться к изменениям.