Jak się okazuje, zespół badawczy Uber AI opracował zestaw algorytmów o nazwie Go-Explore. Są one podobno w stanie pobić wyniki najlepszych graczy w najtrudniejszych grach i poziomach w grach na Atari 2600. Sztuczna inteligencja niemalże do perfekcji opanowała zapamiętywanie momentów porażki i wyciąganie z nich wniosków.
Go-Explore now solves all unsolved Atari games*, handles stochastic training throughout via goal-conditioned polices, reuses skills to intelligently explore after returning, and solves hard-exploration simulated robotics tasks! New paper led by @AdrienLE & @Joost_Huizinga 1/6 pic.twitter.com/kgxahn8Xwl
— Jeff Clune (@jeffclune) April 28, 2020
Za największe osiągnięcie uznać można przejście każdej planszy w „Montezuma’s Revenge” oraz uzyskanie niemalże perfekcyjnego wyniku w „Pitfall”. Go-Explore to pierwszy algorytm, któremu się to udało. Podobny rezultat otrzymał później także Agent57 od DeepMind, lecz wykorzystano do tego nieco inne metody.
Oczywiście firmie Uber nie chodzi o to, by pobijać rekordy w grach wideo. Produkcje na Atari 2600 są wyłącznie środkiem do celu, jeśli chodzi o stworzenia sztucznej inteligencji charakteryzującej się bezbłędnym systemem nawigacji. Wykorzystano by go do sterowania robotów i samochodów autonomicznych. Przed naukowcami i inżynierami jeszcze długa droga, lecz z roku na rok „jesteśmy coraz bliżej przyszłości.
Źródło: Uber
Foto. pixabay.com / digitalskennedy