Поиск по сайту

Профиль

    Регистрация Войти

Радио онлайн

Реклама

Paint Онлайн

Наш опрос

    Оцените наш сайт
Mv-Games » Каталог свежих новостей » Новости на тему технологии » Отличные новости: ученые обучили ИИ технике уклонения от преследования
Поделится ссылкой с друзьями

Плюс
Поделиться
Класс



21:07

Отличные новости: ученые обучили ИИ технике уклонения от преследования

Описание:

Ученый из Пекинского университета недавно опубликовал препринт научной статьи, в которой подробно описана система, основанная на видеоиграх, предназначенная для обучения носителей ИИ возможности уходить от преследования.

В чем суть

Большинство исследований в жанре "преследование-избегание" в области ИИ и теории игр связаны с обучением машин исследованию пространства. Поскольку в большинстве случаев обучение ИИ предполагает систему, которая вознаграждает машину за достижение цели, разработчики часто используют геймификацию в качестве стимула для обучения.

Другими словами, нельзя просто засунуть робота в комнату и сказать "делай то-то". Вы должны дать ему цели и причину для их достижения. Поэтому исследователи разрабатывают ИИ, который по своей природе стремится к вознаграждению.

Традиционная среда обучения разведке ставит перед агентом ИИ задачу манипулировать цифровыми моделями, чтобы исследовать пространство, пока он не выполнит свои цели или не найдет вознаграждение. Это напоминает Pac Man: ИИ должен перемещаться по окружению до тех пор, пока не съест все гранулы с вознаграждением.

История вопроса

С тех пор как системы ИИ компании DeepMind освоили шахматы и го, SCII стала основной тренировочной средой для состязательного ИИ. Это игра, в которой игроки, ИИ или комбинации игроков и ИИ естественным образом противостоят друг другу.

Но, что более важно, DeepMind и другие исследовательские организации уже проделали тяжелую работу по превращению исходного кода игры в игровую площадку для ИИ с несколькими мини-играми, которые позволяют разработчикам сосредоточиться на своей работе.

Исследователь Сюнь Хуанг, вышеупомянутый ученый из Пекинского университета, задался целью изучить парадигму "преследование-уклонение" для обучения моделей ИИ. Но обнаружил, что модель SCII имеет некоторые сдерживающие ограничения: во встроенной версии игры "преследование-уклонение" управление преследователями можно поручить только ИИ.

Основная схема включает в себя три преследующих персонажа (представленных солдатами из игры) и 25 персонажей-уклонистов (представленных пришельцами из игры). Существует также режим, использующий "туман войны" для затемнения карты, что затрудняет преследователю обнаружение и уничтожение уклониста, но, согласно исследованиям, это режим 1V1.

Забавно, но базовое поведение 25 уклонистов заключается в том, чтобы оставаться неподвижными, где бы они ни появились, а затем атаковать преследователей на месте. Поскольку преследователи намного сильнее уклоняющихся, это приводит к ожидаемому уничтожению каждого уклоняющегося сразу после обнаружения.

Перспективы

В статье Хуанга подробно описывается парадигма обучения ИИ в среде SCII, которая фокусируется на обучении ИИ уклоняться от преследователей. В их версии ИИ пытается скрыться в "тумане войны", чтобы избежать поимки и гибели.

Это увлекательное исследование с использованием видеоигр, которое может иметь огромные последствия для реального мира. Самые передовые военные организации мира используют видеоигры для обучения людей. А разработчики ИИ используют эти обучающие среды для подготовки мозгов ИИ к жизни внутри реального робота.

Чисто теоретически работа Хуанга кажется захватывающей. Но только представьте себе робота Boston Dynamics, наделённого способностью не просто бегать и прыгать по площадке, а целенаправленно уходить от преследования отрядом спецназа.
 


Просмотров: 2345 | Добавил: ZamAdmin | Теги: Топ, Новости | Источник | Рейтинг: 0.0

Возможно это вам будет интересно:

Apple выпустила macOS Big Sur 11.2: исправили проблемы с Bluetooth, iCloud Drive и подключением внешних дисплеев

Apple выпустила macOS Big Sur 11.2: исправили проблемы с Bluetooth, iCloud Drive и подключением внешних дисплеев

Компания Apple «выкатила» очередное обновление macOS Big Sur.

116
Xiaomi Mi Smart Plug Wi-Fi: смарт-розетка с евровилкой за $15

Xiaomi Mi Smart Plug Wi-Fi: смарт-розетка с евровилкой за $15

Компания Xiaomi продаёт на AliExpress недорогую «умную» розетку Mi Smart Plug Wi-Fi.

154
DigiTimes: LG занимается разработкой гибкого OLED-дисплея для складного смартфона Apple

DigiTimes: LG занимается разработкой гибкого OLED-дисплея для складного смартфона Apple

Мы уже не раз писали, что компания Apple работает над своим первым складным iPhone. Сейчас в сети о нём появились очеред...

100
Илон Маск рассказал когда выйдет электрический спорткар Tesla Roadster

Илон Маск рассказал когда выйдет электрический спорткар Tesla Roadster

Компания Tesla в 2017 году показала электрический спорткар Roadster и планировала выпустить его на рынок в 2020 году, но этого так и не...

87
1MORE Comfobuds: TWS-наушники с Bluetooth 5.0, защитой IPX5 и автономностью до 18 часов за $49

1MORE Comfobuds: TWS-наушники с Bluetooth 5.0, защитой IPX5 и автономностью до 18 часов за $49

Компания 1MORE анонсировала недорогие полностью беспроводные наушники Comfobuds.

154
OPPO Find X3 «засветился» в Antutu c чипом Qualcomm Snapdragon 870 на борту

OPPO Find X3 «засветился» в Antutu c чипом Qualcomm Snapdragon 870 на борту

Мы уже не раз писали, что компания OPPO готовится к анонсу смартфонов Find X3. Сейчас в сети впервые появились подр...

78
Зачем Rockstar выпускать GTA 6, когда GTA 5 продается настолько круто

Зачем Rockstar выпускать GTA 6, когда GTA 5 продается настолько круто

Слухи о GTA 6 ходят уже давно, но посмотрев на продажи GTA 5 и успешность GTA Online, можно засомневаться, что Rock...

199
iPhone 12s Pro показали на рендерах с уменьшенной «челкой» и подэкранным Touch ID

iPhone 12s Pro показали на рендерах с уменьшенной «челкой» и подэкранным Touch ID

По слухам, новые смартфоны Apple будут называться не iPhone 13, а iPhone 12s, и получат несколько полезных улучшений. Основываясь на эт...

86

Если вы являетесь автором данного материала и вы считаете что ваши права нарушены

  свяжитесь с нами




Задать вопрос по данному материалу на форме




В комментариях запрещены: спам, одинаковые сообщения ко всем дополнениям, мат, оскорбления и реклама.
Наказание - пожизненный БАН без возможности просматривать новые новости на сайте!


Всего комментариев: 0

Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]


Настройки сайта

Основной цвет

Основной цвет c фоном