Журнал Nature в своей новой публикации сообщил, что искусственный интеллект Google DeepMind AI самостоятельно научился проходить уже 49 игр Atari. Это значительный шаг в развитии машинного обучения, ведь теперь искусственный интеллект обучает игре сам себя. Приемы, которые использовались в последнем исследовании, позволяют компьютерам самостоятельно находить различные зависимости в поступающих данных.
Эти методы были известны уже не один десяток лет, но раньше их не объединяли в таком полезном и удобном виде. Это демонстрирует впечатляющую приспособляемость. Алгоритм здесь не узкоспециализированный, после того, как компьютер обучится играть в одну игру, он также легко обучается и в другие 48.
Обучение основывается на довольно старом подходе: положительном подкреплении. Как только компьютер получает новые очки или перемещается на следующий уровень, он получает вознаграждение. Новый искусственный интеллект на этот раз показал себя лучше, чем те методы, что применялись ранее в 43 играх. В 29 из них он превзошел людей. С каждым разом стратегия становилась более эффективной.
Авторы исследования отметили, что метод положительного подкрепления ранее не применялся для компьютеров. Обычно он использовался только для обучения животных и людей. Такие биологические методы смогут открывать новое направление при создании искусственного интеллекта. И, возможно, не за горами то время, когда эти системы будут решать более серьезные и насущные для людей задачи, чем просто игры Atari.
