Цифровые гуманоиды обучены играть в футбол, чтобы двигаться более по-человечески с помощью DeepMind
Компания DeepMind, поддерживаемая Alphabet, использует виртуальные игры, чтобы помочь своим цифровым гуманоидам с искусственным интеллектом двигаться как люди. Цифровых гуманоидов обучают играть в футбол, чтобы они двигались более по-человечески. DEEPMIND’S сделал все возможное, чтобы научить ИИ играть в футбол, начиная с виртуального игрока, корчащегося на полу, — так что с самого начала он реализовал как минимум один аспект игры.
Но форсировать механику красивой игры — от основ, таких как бег и удары ногами, до концепций более высокого порядка, таких как командная работа и борьба, — оказалось намного сложнее, как показывает новое исследование, проведенное фирмой AI, поддерживаемой Alphabet. Работа, опубликованная в середине недели в журнале Science Robotics, может показаться легкомысленной, но изучение основ футбола может однажды помочь роботам передвигаться по нашему миру более естественными, более человеческими способами.
Гай Левер, научный сотрудник DeepMind, говорит: «Чтобы «решить» футбол, нужно решить множество открытых проблем на пути к искусственному общему интеллекту. [AGI]». ИИ должен переделывать все, что делают человеческие игроки — даже то, о чем нам не нужно сознательно думать, например, как именно двигать каждой конечностью и мышцей, чтобы соединиться с движущимся мячом, — принимая тысячи решений в секунду.
Смоделированные цифровые агенты-гуманоиды DeepMind были смоделированы на основе реальных людей с 56 точками артикуляции и ограниченным диапазоном движений — это означает, что они не могли, например, вращать коленный сустав под невозможным углом а-ля Златан Ибрагимович. Для начала исследователи просто поставили перед агентами цель — например, пробежать или ударить по мячу — и позволили им попытаться выяснить, как достичь ее методом проб и ошибок и повысить уровень обучения, как это делалось в прошлом, когда исследователи проинструктировал симулированных цифровых гуманоидов преодолевать полосы препятствий.
«Это не сработало», — говорит Николас Хесс, также научный сотрудник DeepMind и один из соавторов статьи с Левером. Из-за сложности задачи, огромного количества доступных вариантов и отсутствия начальных знаний о задаче у агентов не было никакого плана, с чего начать — отсюда корчи и подергивания.
За общей тренировкой последовали упражнения для одного игрока: бег, дриблинг и удары по мячу, имитируя то, как люди могут научиться играть в новый вид спорта, прежде чем погрузиться в ситуацию полного матча. Наградой за аугментационное обучение были такие вещи, как успешное слежение за целью без мяча или ведение мяча близко к цели. По словам Левера, другого научного сотрудника DeepMind, такая учебная программа навыков была естественным путем для решения все более сложных задач.
Сообщение «Цифровые гуманоиды DeepMind играют в футбол, чтобы стать более человечными» впервые появилось на Analytics Insight.
