Искусственный интеллект: умные способы видеоигр используются для обучения ИИ
Кто сказал, что ты не можешь стать умнее играя в видеоигры? Хотя тратить часы на видеоигры не рекомендуется для людей (ибо можно серьезно испортить здоровье), чтобы увеличить свой интеллект, реалистичная трехмерная графика и окружающая среда многих видеоигр просто могут сделать видеоигры идеальным инструментом обучения для искусственного интеллекта.
Проблема данных
Алгоритмы ИИ становятся умнее и учатся выполнять задачи, получая огромное количество данных. Когда вы находитесь в Facebook, это не является огромным препятствием. Facebook ежедневно создает огромные наборы данных, а также имеет финансовую возможность закрыть любые пробелы. Есть миллионы фотографий на Facebook, которые уже помечены, которые затем помогают алгоритмам ИИ знать, кто изображен на будущих изображениях. Но помимо огромных корпораций , генерирующих данные, большинство из существующих компаний не получают объемы данных, необходимых для правильной подготовки алгоритмов ИИ.
Кроме того, у людей просто нет времени и терпения, чтобы тратить его на обучение алгоритмов ИИ, чтобы дать им все, что им нужно знать. Но видеоигры обладают терпением и временем в изобилии.
Assassin's Creed вдохновляет компьютерных ученых использовать видеоигры для обучения ИИ.
Когда Адриен Гайдон, компьютерный научный сотрудник Xerox Research Center Europe, увидел трейлер к видеоиграм Assassin's Creed, он был введен в заблуждение, думая, что это трейлер фильма, из-за его реалистичного вида. Когда он понял, что это были компьютерные снимки (CGI), он подумал, что если его можно одурачить, заставляя думая, что видеоигры были реальными, возможно, и алгоритмы AI тоже могут быть "обмануты".
Гайдон и его команда использовали Unity, широко используемый движок для разработки трехмерных видеоигр, в целях создания сцен, помогающих обучать алгоритмы глубокого обучения. Они не только создали синтетические среды, но и импортировали реальную сцену в виртуальный мир. Это позволяет им сравнивать эффективность обучающих алгоритмов с виртуальными средами по сравнению с обученными реальными образами. Его испытания продолжаются.
Проект Microsoft Malmo использует Minecraft
Проект Malmo представляет собой платформу с открытым исходным кодом, которая позволяет проводить эксперименты с ИИ в мире Minecraft, которые были созданы для поддержки фундаментальных исследований ИИ. Хотя вы можете подумать, как блочная интерпретация мира Minecraft трансформируется в изучение того, как работает настоящий мир? Это работает, потому что игроки Minecraft погружены в этот мир и взаимодействуют с средой Minecraft, воспринимая ее через чувства. Это может стать критической площадкой для ИИ до того, как она воплотится в реальном мире.
Поскольку Minecraft предлагает своим пользователям бесконечные возможности для простых и более сложных задач. Эта Платформа также может помочь исследователям понять строительные блоки интеллекта и то, как ИИ взаимодействует с внешним миром, узнать, как он воспринимает свое окружение и развивает внутреннее представление об окружающей среде. Поскольку компьютеры смотрят на мир совершенно по-другому, мы можем быть удивлены результатом. Взгляд компьютера на мир может показаться нам совершенно чуждым, но, тем не менее, его взгляд был сформирован с использованием тех же переменных, что использует и человек, чтобы интерпретировать мир вокруг себя.
Grand Theft Auto инструмент для беспилотных автомобилей
Артур Филипович и его команда из Принстонского университета использовали Grand Theft Auto, чтобы помочь алгоритму ИИ узнать о знаках остановки. Первая часть работы заключалась в обучении ИИ, чтобы распознавать различные вариации знаков остановки, в том числе распознавать их, когда они были частично скрыты, в тени, грязные или покрыты снегом, представлены в разное время суток и т.д.
Вместо поиска всех возможных образов знаков "стоп" в различных обстоятельствах, команда использовала GTA V в качестве тренировочной площадки. В игре было множество стоп-сигналов в различных ситуациях, которые идеально подходили для обучения ИИ. Для того, чтобы игра использовалась в качестве симулятора вождения, ее нужно было настроить, чтобы в нее могла играть другая компьютерная программа, а не только человек.
Несколько исследовательских групп в настоящее время используют игру для обучения алгоритмов ИИ, которые можно было бы использовать, чтобы помочь самоуправляемому автомобилю ориентироваться в реальном мире.
Виртуальные миры хороши для быстрой настройки в реальном времени
Команда из Intel Labs и Darmstadt University создала программный уровень между Grand Theft Auto V и аппаратным обеспечением компьютера, которое автоматически классифицирует различные объекты из сцен в игре. Эти метки затем подаются в алгоритм машинного обучения, чтобы помочь обучить систему. Эта автоматическая аннотация мира делается значительно быстрее и более всесторонне, чем может быть достигнута людьми.
Красота виртуальных миров - это способность делать все, что вы хотите—вещи, которые были бы трудоемкими и дорогими в реальном мире. Виртуальные миры допускают масштабируемость, которая невозможна, когда только людям поручена задача, по крайней мере, на разумной временной шкале.
Самые реалистичные видеоигры, которые сегодня являются обычным явлением, и гибкость, которую они обеспечивают, делают их идеальной площадкой для обучения алгоритмов ИИ, требующих обильных данных для изучения.