DeepMind Agent57 AI는 인간보다 Atari 게임을 더 잘 이깁니다.

간단한 비디오 게임을 통해 신경망을 실행하는 것은 완료 결과를 평가할 수 있는 간단한 기능 덕분에 훈련의 효율성을 테스트하는 이상적인 방법입니다. 2012년 DeepMind(Alphabet의 일부)가 개발한 57개의 상징적인 Atari 2600 게임의 벤치마크는 자가 학습 시스템의 기능을 테스트하기 위한 리트머스 테스트가 되었습니다. 그리고 최근 고급 RL 에이전트(강화학습) DeepMind인 Agent57이 나왔습니다. 보여 주는 이전 시스템에서 크게 도약했으며 인간 플레이어의 기준을 초과하는 최초의 AI 반복이었습니다.

Agent57 AI는 회사의 이전 시스템 경험을 고려하고 환경을 효율적으로 탐색하기 위한 알고리즘과 메타 제어를 결합합니다. 특히 Agent57은 이전 신경망을 엄격하게 테스트한 게임인 Pitfall, Montezuma's Revenge, Solaris 및 Skiing에서 초인적인 기술을 입증했습니다. 연구에 따르면 Pitfall과 Montezuma's Revenge는 AI가 더 나은 결과를 얻기 위해 더 많은 실험을 하도록 강요합니다. 솔라리스와 스키는 성공의 징후가 많지 않기 때문에 신경망에 어렵습니다. AI는 자신이 옳은 일을 하고 있는지 오랫동안 알지 못합니다. DeepMind는 기존 AI 에이전트를 기반으로 Agent57이 환경 탐색 및 게임 성능 평가에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있을 뿐만 아니라 스키와 같은 게임에서 단기 및 장기 행동 간의 균형을 최적화할 수 있도록 했습니다.

결과는 인상적이지만 AI는 아직 갈 길이 멀다. 개발자에 따르면 이러한 시스템은 한 번에 하나의 게임만 처리할 수 있으며 이는 인간의 능력에 어긋납니다. "인간의 두뇌에 쉽게 제공되는 진정한 유연성은 아직 AI의 범위를 벗어납니다."

출처 : 3dnews.ru