Сложные, динамичные, требующие быстрого принятия решений - игры превратились в серьезный инструмент, который используется для тренировки искусственного интеллекта. Сначала, ИИ научился играть в Го (аналог китайских шахмат), да так, что превзошел всех своих человеческих соперников. А пару месяцев назад, ИИ обучился покеру и сорвал большой куш, победив профессионалов.
Исследовательская компания Илона Маска, OpenAI, уже давно уделяет внимание машинному обучению. Они разработали систему машинного обучения, благодаря которой, ИИ улучшает качество принятых решений, путем проб и ошибок. Недавно, компания продемонстрировала свои разработки в турнире The International, посвященном игре Dota 2.
OpenAI, выбрала игру Dota 2, из-за ее высокого уровня сложности. В ней, игроки должны планировать свои действия, совершать обманные маневры и предугадывать действия противников.
Обучение бота OpenAI, происходило в режиме игры с самим собой. Хотя обучение началось с нуля, уже через две недели, бот смог обыграть нескольких топовых игроков, включая Dendi – одного из самых непредсказуемых игроков в Dota 2.
На данном этапе, бот научился играть в простейшую версию Dota 2 PvP, но разработчики OpenAI сообщают, что уже скоро бот начнет играть в полноценную версию и уже в следующем году примет участие в турнире The International.
«Мы планируем создать смешанную команду, в которую войдет ИИ и игроки-люди. Вместе, они смогут достичь более высокого уровня игры, которого они не могли бы достичь самостоятельно» - рассказывает сотрудник OpenAI, Грег Брокман.
Стоит отметить, что эти эксперименты с ИИ, проводятся не просто для развлечения. Они позволяют исследователям улучшать и отлаживать алгоритмы машинного обучения. Чем лучше и быстрее машины учатся играя в игры, тем проще им будет научиться функционировать и выполнять задачи в реальном мире, полном непредсказуемых ситуаций.
Источник: http://newatlas.com/open-ai-dota2-machine-learning/50882/
Ответить Отменить ответ