Эта система искусственного интеллекта от DeepMind представляет собой значительный прорыв в области игровых ИИ. В отличие от предыдущих систем, которые были адаптированы к конкретным играм, этот ИИ может эффективно играть в широкий спектр современных 3D-игр.

Ключевое новшество заключается в том, что ИИ не полагается на специфичные для игры данные или координаты, а вместо этого обрабатывает исходные визуальные данные с экрана игры, подобно человеческому игроку. Это позволяет ИИ понимать 3D-игровой мир и то, как он меняется со временем, что ранее считалось невероятно сложной задачей для системы ИИ.

Примечательно, что ИИ не только хорошо справляется с отдельными играми, но также демонстрирует способность переносить знания, полученные при игре в несколько игр, превосходя специализированных агентов, которые были обучены только на одной игре в течение длительного времени. Это демонстрирует способность ИИ к обучению и применению знаний в разных областях, что является отличительной чертой интеллекта.

Хотя текущая производительность еще не достигает уровня человека, результаты весьма многообещающи и свидетельствуют о том, что с дальнейшим совершенствованием эта система ИИ может проложить путь к разработке универсальных агентов ИИ, способных помогать людям в широком спектре 3D-ориентированных задач и проблем.

Эта система ИИ от DeepMind является значительным прорывом в области игровых ИИ. В отличие от предыдущих агентов ИИ, которые были адаптированы к конкретным играм, этот ИИ может эффективно играть в разнообразные современные 3D-игры. Ключевое отличие заключается в том, что этот ИИ не полагается на специфичные для игры данные, такие как координаты или счет. Вместо этого он обрабатывает игровой мир напрямую через пиксели на экране, подобно человеческому игроку.

Эта способность понимать 3D-игровой мир из 2D-представления пикселей является невероятно впечатляющей, особенно для сложных 3D-игр. ИИ может воспринимать игровую среду, отслеживать изменения во времени и управлять игрой с помощью клавиатуры и мыши, не имея доступа к базовым игровым данным.

Более того, производительность ИИ улучшается, когда он обучается на нескольких играх, а не только на одной. Это демонстрирует уровень обобщения и переноса знаний, который является отличительной чертой человекоподобного интеллекта. ИИ может применять полученные из одной игры знания для улучшения своей производительности в других играх.

Хотя текущий уровень успеха еще не достигает человеческого, потенциал для дальнейших достижений очевиден. Исследователи планируют изучить способность ИИ к долгосрочному стратегическому планированию, такому как поиск ресурсов и строительство лагеря в стратегической игре. Это представляет собой следующий шаг в создании систем ИИ, которые могут по-настоящему понимать и помогать людям в широком спектре 3D-задач.

Исследование выявляет удивительное открытие - после того, как агент ИИ был обучен на нескольких играх, он смог показать лучшие результаты на каждой отдельной игре по сравнению со специализированным агентом, который был обучен только на этой одной игре. Это свидетельствует о том, что способность к обучению и применению знаний в разных областях, являющаяся отличительной чертой человеческого интеллекта, также может принести пользу производительности систем ИИ в сложных 3D-видеоиграх.

Базовая производительность специализированного агента, который был обучен в течение длительного времени только на одной игре, была превзойдена агентом, который был ознакомлен с разнообразными играми, даже на собственной игре специализированного агента. Это демонстрирует силу переноса знаний между областями, когда ИИ способен извлекать и применять общие принципы и стратегии, применимые в различных игровых средах.

Это открытие бросает вызов традиционному представлению о том, что системы ИИ являются узкоспециализированными и ограниченными теми задачами, на которых они были обучены. Вместо этого оно указывает на потенциал для более гибких и адаптируемых агентов ИИ, которые могут использовать свой опыт в одной области для улучшения своих возможностей в другой. Это значительный шаг к цели создания систем ИИ, которые могут понимать и помогать людям в широком спектре сложных задач в 3D-мире.

Хотя производительность этой новой системы ИИ впечатляет, она еще не достигает уровня человека. Уровень успеха, хотя и разумный для первой попытки, все еще оставляет место для улучшений. Даже люди не достигают 100% на этих сложных 3D-игровых задачах, поэтому у ИИ есть plenty возможностей для роста и совершенствования своих возможностей.

Одно из ключевых ограничений - это длина последовательностей, которые ИИ может обрабатывать, которая в настоящее время ограничена 10 секундами. Это ограничивает его способность заниматься более интенсивным, долгосрочным стратегическим планированием, таким как поиск ресурсов и строительство лагеря в стратегической игре. Преодоление этого ограничения, вероятно, будет в центре внимания будущих исследований этой системы.

Несмотря на эти текущие ограничения, автор оптимистично настроен относительно потенциала для постепенных улучшений, которые могут привести к чему-то действительно особенному. Способность ИИ учиться, играя в несколько игр, и превосходить специалистов на их собственных играх является многообещающим признаком его адаптивности и потенциала для роста.

Как отмечает автор, эта система ИИ важна не только для игры в видеоигры, но является шагом к созданию агентов ИИ, которые могут понимать и помогать людям в широком спектре сложных 3D-задач. Автор с нетерпением ждет, что представит команда DeepMind в будущем, и с нетерпением ждет возможности поделиться новыми инсайтами с аудиторией как можно скорее.

Цель новой системы ИИ от DeepMind заключается не только в том, чтобы превосходить в игре разнообразные современные 3D-видеоигры, но и в создании агентов ИИ, которые могут понимать и помогать людям в широком спектре сложных реальных задач. Научившись воспринимать игровой мир через пиксели экрана и взаимодействовать с ним с помощью клавиатуры и мыши, ИИ демонстрирует способность понимать и навигировать в сложных 3D-средах, подобно человеку.

Эта способность является значительным шагом к конечной цели разработки систем ИИ, которые могут понимать и сотрудничать с людьми в реальном мире. Исследователи стремятся использовать знания и навыки, полученные от овладения видеоиграми, для создания агентов, которые могут помогать людям в различных задачах, от стратегического планирования до управления ресурсами и многого другого.

Хотя текущая производительность ИИ еще не достигает уровня человека, исследователи уверены, что за счет постепенных улучшений они могут добиться поистине выдающихся возможностей. Ключ в том, чтобы сосредоточиться не на текущих ограничениях, а на потенциале для будущих достижений, как предполагает Первый закон статей.

Продолжая расширять границы того, что может достичь ИИ, исследователи из DeepMind прокладывают путь к будущему, в котором системы ИИ могут бесшовно интегрироваться и поддерживать человеческие начинания, в конечном итоге повышая нашу способность ориентироваться и процветать в сложном 3D-мире, в котором мы живем.

Исследование, представленное DeepMind, демонстрирует примечательный прогресс в способности ИИ играть в разнообразные современные 3D-видеоигры. В отличие от предыдущих систем ИИ, которые были адаптированы к конкретным играм, этот новый ИИ может эффективно справляться с множеством игр одновременно.

Ключевое новшество заключается в том, что ИИ не полагается на специфичные для игры данные или координаты, а вместо этого обрабатывает визуальную информацию напрямую из пикселей игры, подобно человеческому игроку. Это позволяет ИИ понимать 3D-мир и то, как он меняется со временем, что является значительным шагом вперед по сравнению с более простыми 2D-играми.

Удивительно, что производительность ИИ улучшается при обучении на нескольких играх, демонстрируя способность к переносу знаний и применению их в новых сценариях. Это является отличительной чертой интеллекта и предполагает, что дальнейший прогресс в этом направлении может привести к созданию систем ИИ, способных помогать людям в широком спектре сложных 3D-задач.

Хотя текущая производительность еще не достигает уровня человека, это исследование представляет важный шаг вперед. Автор с нетерпением ждет прогресса, который может быть достигнут за счет постепенных улучшений, и с нетерпением ждет возможности посетить лабораторию DeepMind, чтобы узнать о их новейших разработках в этой области.