Нейросеть DeepMind использует StarCraft II, чтобы обучать автомобили

Поиск новых способов обучения нейронных сетей становится все более важным, особенно в такой сфере, как беспилотный транспорт. Разработчики придумали несколько изобретательных способов ускорения обучения нейросетей, и один из них напрямую связан с популярной игрой StarCraft II.
 
Почему именно Star Craft 2?
 
Казалось бы, какое отношение может иметь игра почти десятилетней давности к обучению современных нейронных сетей? Больше, чем вы думаете. Разработчики игр уделяют огромное внимание развитию искусственного интеллекта, позволяющего делать персонажей игры умнее, а события трудно предсказуемыми. Именно эти наработки могут быть применены в развитии нейронных сетей.
 
К примеру, в StarCraft II вам поручено управлять десятками отдельных юнитов, каждый из которых обладает уникальными навыками, одновременно распоряжаться ресурсами и сражаться с противником, который пытается вас уничтожить. Это сложная задача, которую люди, тем не менее, в состоянии решить, но искусственный интеллект (ИИ) справляется с ней гораздо эффективнее.
 
Что связывает Star Craft 2 и современные нейронные сети?
 
Развитие ИИ в  StarCraft II происходит посредством алгоритма, разработанного специалистами DeepMind.  Алгоритм ускоряет процесс обучения отдельных игровых единиц, поступательно переходя к моделированию и адаптации, на их основе, всевозможных вариантов развития сюжета.
 

 
Примерно то же самое происходит с нейронной сетью, управляющей беспилотным автотранспортом. DeepMind выбирает наиболее эффективные методы решения задач, развивает некое подобие «смекалки» и затем использует накопленный опыт в других задачах.
 
«Ключевая задача для любого, кто занимается саморазвитием автономной системы, состоит в возможности перестроить систему, учитывая преимущества нового кода», — сказал Матье Девин, директор инфраструктуры в Waymo (производитель технологии для беспилотных автомобилей). «Нам нужно постоянно переучивать сеть и переписывать код. А когда вы переобучаетесь, вам, конечно же, необходимо менять ранее заданные параметры».
 
Google уже применяет на практике некоторые из своих технологий автономного обучения. Но для управления беспилотными автомобилями выбор пал именно на эту модель обучения, которая уже рассматривается многими как самая передовая программа автопилота в мире.
 
Источник: cnet.com
Источник