DeepMind AI kan spille 57 Atari -spil bedre end de fleste mennesker
Blandt de mange andre ting kunstig intelligens udmærker sig ved, det er nu bedre end det gennemsnitlige menneske, når det kommer til at spille 57 forskellige Atari spil. Dette er den seneste præstation fra DeepMind, det AI-fokuserede selskab ejet af Google'S forælder, Alphabet.
At bruge Atari -spil til at måle kunstige intelligensagenter er ikke noget nyt. Faktisk kaldes det almindeligvis "Atari57" med den generelle forudsætning, at det brede udvalg af spil er varieret nok i færdigheder og udfordringer til at gøre dem ideelle til forstærket læring. Det er heller ikke første gang, at DeepMind har taget sig til spilverdenen med AI, der tidligere har vist sin styrke på Go og StarCraft.
DeepMind har nu ikke kun bekræftet oprettelsen af dets Agent57 -forstærkningslæringsagent, men også at det var i stand til at score "over den menneskelige baseline" på hvert af de 57 Atari 2600 -spil. Samt forklarer resultaterne i en detaljeret blogindlæg, Har DeepMind også udgivet en YouTube -afspilningsliste, der viser Agent57, der spiller alle de Atari -spil, der bruges til test.
Betyder det noget, hvis AI er bedre end dig til spil?
Selvom det virker lidt dystopisk at sammenligne resultater af AI specifikt for mennesker er dette almindeligt med menneskelig præstation, der typisk bruges som en måde at identificere, om en ikke-menneskelig enhed har klaret sig godt ved noget. På et grundlæggende niveau er det at være lig med eller bedre end mennesker simpelthen et mål for, hvor godt AI klarer sig ved en opgave. Mere specifikt, hvor meget bedre end tilfældighed det gør.
På en mere generel bemærkning betyder det, at ydeevnen i spil er vigtig i mange henseender. Selvom AI ikke er det i sidste ende designet For at spille spil er handlingen med forstærket læring en vigtig handling. For eksempel, uanset hvad algoritmen / algoritmerne laver, når de er færdig med at sidde derhjemme Når du spiller Atari -spil, vil de færdigheder, der er lært under Atari57 -oplevelsen, være dem, der kan anvendes andre steder. Hele præmissen for Atari57 er, at disse agenter lærer forskellige strategier og færdigheder for at overvinde de forskellige udfordringer, som de forskellige spil stiller. Disse indlærte færdigheder kan derefter anvendes i andre sager i den virkelige verden, når AI møder udfordringer eller opgaver, den er mindre fortrolig med.
Det er dette sidste punkt, der er så vigtigt her, da Atari57 -dataene ofte kan være vildledende på grund af, at agenter undertiden klarer sig exceptionelt godt på nogle opgaver (spil), men mindre på andre. I DeepMinds tilfælde ser AI ud til at have klaret sig godt nok i alle spil. Med andre ord er det ikke bare bedre end dig i nogle af spillene, eller endda de fleste, men hvert Atari -spil, det er spillet, har spillet. Det er denne 'generelle intelligens' -præstation, der tilsyneladende adskiller Agent57 -kunstig intelligens fra de andre AI'er, der er kommet og prøvede deres held på Atari -spilopstillingen før.
Kilde: DeepMind
90 dages forlovede: Angela reagerer for at falde ud med bedste ven Jojo & Debbie
Om forfatteren