DeepMind Agent57 AI ले अटारी खेलहरूलाई मानिसभन्दा राम्रोसँग हराउँछ

सरल भिडियो गेमहरू मार्फत एक तंत्रिका सञ्जाल चलाउनु भनेको यसको प्रशिक्षणको प्रभावकारिता परीक्षण गर्ने एक आदर्श तरिका हो, पूर्णताको परिणामहरूको मूल्याङ्कन गर्ने सरल क्षमताको लागि धन्यवाद। 2012 मा DeepMind (अल्फाबेटको भाग) द्वारा विकास गरिएको, 57 प्रतिष्ठित अटारी 2600 खेलहरूको बेन्चमार्क स्व-शिक्षा प्रणालीहरूको क्षमताहरूको परीक्षणको लागि लिटमस टेस्ट भयो। र यहाँ Agent57, एक उन्नत RL एजेन्ट (सुदृढीकरण शिक्षा) DeepMind, भर्खरै देखियो अघिल्लो प्रणालीहरूबाट ठूलो छलांग र मानव खेलाडीको आधाररेखा पार गर्ने AI को पहिलो पुनरावृत्ति थियो।

Agent57 AI ले कम्पनीको अघिल्लो प्रणालीहरूको अनुभवलाई ध्यानमा राख्छ र मेटा-नियन्त्रणको साथ वातावरणको कुशल अन्वेषणको लागि एल्गोरिदमहरू संयोजन गर्दछ। विशेष गरी, Agent57 ले आफ्नो अलौकिक सीपहरू Pitfall, Montezuma's Revenge, Solaris र Skiing मा प्रमाणित गरेको छ - खेलहरू जसले अघिल्लो न्यूरल नेटवर्कहरूलाई गम्भीर रूपमा परीक्षण गरेको छ। अनुसन्धानका अनुसार, Pitfall र Montezuma's Revenge ले AI लाई राम्रो नतिजा हासिल गर्न थप प्रयोग गर्न बाध्य पार्छ। सोलारिस र स्कीइङ तंत्रिका नेटवर्कहरूको लागि गाह्रो छ किनभने त्यहाँ सफलताको धेरै संकेतहरू छैनन् - AI लाई लामो समयसम्म थाहा छैन कि यसले सही काम गरिरहेको छ। DeepMind ले Agent57 लाई वातावरण अन्वेषण र खेलहरूको प्रदर्शनको मूल्याङ्कन गर्नका साथै स्कीइङ जस्ता खेलहरूमा अल्पकालीन र दीर्घकालीन व्यवहारहरू बीचको ट्रेड-अफलाई अप्टिमाइज गर्ने बारे अझ राम्रो निर्णयहरू गर्न अनुमति दिनको लागि आफ्नो विरासत AI एजेन्टहरूमा निर्माण गरेको छ।

नतिजाहरू प्रभावशाली छन्, तर AI ले अझै लामो बाटो जान बाँकी छ। यी प्रणालीहरूले एक पटकमा एउटा मात्र खेल ह्यान्डल गर्न सक्छन्, जुन विकासकर्ताहरूका अनुसार मानव क्षमताको विपरीत छ: "मानव मस्तिष्कमा यति सजिलैसँग आउने वास्तविक लचिलोपन अझै पनि AI को पहुँचभन्दा बाहिर छ।"

स्रोत: 3dnews.ru