DeepMind представил систему ИИ, которая способна обучиться играть в классические игры 70-80-ых гг. для игровой консоли Atari 2600. В исследовании ИИ обучался игре в 49 видеоигр. В результате был достигнут уровень игры сравнимый с уровнем человека, а в 22 играх система смогла превзойти человека. ИИ DeepMind не запрограммирован жестко под конкретную игру. В начале обучения система ничего не знает о правилах игры и учится играть самостоятельно, используя на входе только пиксельное изображение игры и информацию об очках, получаемых в ходе игры.
В нормальные игры не сможет, лол, ну, как минимум ближайшее время точно Во всякое спинномозговое дрочево спокойно, да и то не во все, в том же старкрафте вон ИИ тоже насасывает до сих пор, так что пока запилят настолько годный ИИ что без читов может выебать игрока в какой нибудь 4х стратегии пройдет много лет
>>620482 (OP) Помню криппипасту про ботов в Quake 3, которые самообучались и в итоге пришли к выводу, что друг-друга невыгодно убивать и перестали это делать.
>>620955 С шахматами все просто. Всю карту видно, по комплюдахтерным меркам количество вариаций ходов мизерное, никаких ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ механик вроде дипломатии и т.д. нету, так что хуйня
В октябре 2015 программа для игры в го AlphaGo[35], разработанная DeepMind, победила чемпиона Европы по го Фань Хуэя (2-ой дан) со счётом 5—0[2]. О новости было объявлено только 27 января 2016 года одновременно с публикацией статьи в журнале Nature[2].
Это первый в истории случай, когда ИИ выиграл в го у профессионала[36], до AlphaGo все известные ИИ играли в го только на любительском уровне. Го считается игрой, в которую компьютеру выиграть достаточно тяжело (в сравнении с аналогичными играми, например, c шахматами) в виду большого количества вариантов ходов, из-за этого традиционный для ИИ метод перебора ходов практически неприменим. В марте 2016 года программа выиграла матч у одно из сильнейших гоистов мира Ли Седоля со счетом 4-1.
В 2014 году DeepMind опубликовал архитектуру гибридной нейронной сети, состоящую из рекуррентной нейросети и внешней памяти[23][24]. Нейросеть использует внешнюю память для записи и последующего чтения информации так же, как это делает машина Тьюринга, по этой причине архитектуре дали название «Нейронная машина Тьюринга» (Neural Turing Machine). По замыслу исследователей Нейронная машина Тьюринга имитирует кратковременную память человека и позволяет понять принципы её работы. В экспериментах нейросеть успешно обучалась простым алгоритмам: копирование, сортировка, ассоциативная память.
DeepMind представил систему ИИ, которая способна обучиться играть в классические игры 70-80-ых гг. для игровой консоли Atari 2600[25][26][27][28][29]. В исследовании ИИ обучался игре в 49 видеоигр. В результате был достигнут уровень игры сравнимый с уровнем человека, а в 22 играх система смогла превзойти человека. ИИ DeepMind не запрограммирован жестко под конкретную игру. В начале обучения система ничего не знает о правилах игры и учится играть самостоятельно, используя на входе только пиксельное изображение игры и информацию об очках, получаемых в ходе игры.
В основе ИИ лежит подход, который DeepMind называет глубинным обучением с подкреплением, или deep Q-network (DQN)[25][27]. Это вариация обучения с подкреплением без модели с применением Q-обучения, в котором функция полезности моделируется с помощью глубинной нейронной сети. В качестве архитектуры нейросети выбрана свёрточная нейронная сеть, в настоящее время эта архитектура эффективно применяется для распознавания изображений.
В планах DeepMind научить ИИ, построенного на тех же принципах, играть в более сложные 3D игры 90-ых, такие как Doom и гоночные симуляторы[21]. В феврале 2016 были представлены первые результаты обучения ИИ 3D играм[30][31]. ИИ смог обучиться управлению машиной в 3D гоночном симуляторе TORCS[32], поиску выхода и призов в Doom-подобном 3D лабиринте Labyrinth [33], выполнению простых задач (локомоция, поддержание равновесия, манипуляция предметами) в физическом симуляторе MuJoCo (www.mujoco.org) [34]. Как и прежде на вход ИИ подавалось только пиксельное изображение «мира». Архитектура нейросети была расширена добавлением LSTM, разновидности рекуррентной нейронной сети.
>>621140 С какими блядь читами, ебло тупое? Человек видит на экране, робот будет видеть код и по нему уже играть. В чем проблема? Или ему йоба камеры приделать типа для глаз? Так доебешься что камеры видят четче чем глаз человека.
>>621168 Если ебаный ИИ видит расположение игрока на карте когда там туман войны это типо не читы по твоему? А вот подобной хуйней и ебет ИИ во всяких стратегиях, ах да, еще циферками накручивают ресы и прочее говно. А речь шла о том что ИИ научится хотя бы в простейших играх вроде старкрафта пиздить игроков без читов.
>>620985 Вау да это же перебор вариантов. Ну нихуя себе. зис из хау брейн воркс, ебучие даунитосы. Я представляю стартует стрим с таким ботом, который до этого 200 часов не наиграл в фаркрай, и прям онлайн на стриме он перебирает варианты прохождения... Охуенно весело. Ой а если в игре есть динамические параметры? А что если это адвенчура с загадками?
>>621182 Ну вот ИИ в эпохе чудес 3 не видит замаскированные юниты игрока на карте. ХЗ, на самом деле игрокам интересно перемалывать тонны юнитов глупого ии, чем проебывать от неожиданного удара в спину его же. То есть умный ИИ с точки зрения геймдизайна нахуй не нужен, кроме того, что разработка его дохуя стоит, а сейчас в век интернете играть с компом будут 3,5 аутиста
>>621332 > А что если это адвенчура с загадками? Если не текстовая - то пиксель хантингом ИИ один хуй занимается лучше. В текстовой выходит в инторнет и читерски ищет там ответы.
>>621332 Это не перебор вариантов прохождения, а реальное обучение. И если человек не играл в 3д игры никогда, то на стриме фаркрая сыграет даже хуже этого ии.
>>621332 Еп. Вот ещё пример но на этот раз не специализированного бота: https://youtu.be/xOCurBYI_gY Хотя у бота есть превосходство в том что он может эксплоить баги. >>621390 Это как раз таки перебор вариантов правильных действий.
>>621412 >9:38 >обучающийся блядь хуесос, я тебе сказал что это перебор ебаный. Независимо от того сколько там строк кода 10 или 10 тысяч, это банальный перебор. Сам программист сидит и смотрит как программа проходит уровень, если программа тупит как на том тайминге который я указал, то кодер сидит и пишет новую ветку алгоритмов. Кароче это кусок говна который только под марио или мариоподобные игры подойдет.
>>621411 Бот учился играть эти 24 часа. >>621412 Нет. Он учится играть почти так же, как и человек. Пробует что-то сделать и смотрит, насколько оно было эффективно. Если не очень - пробует что-то другое. Причём, он не задрачивается под уровень, а только под расстояние до препятствий, расположение препятствий и бонусов. Это можно, конечно, назвать перебором, если ты хочешь показаться безграмотным, но я не рекомендую этого делать. Почему это не перебор: перебор найдёт путь для одного уровня, и на следующем надо будет искать заново; этот бот после тренировки сможет играть на любом уровне из марио.
>>621482 > этот бот после тренировки сможет играть на любом уровне из марио. Это тебе бот сказал? Мне все видео лень смотреть, т.к там простой перебор. Какая разница ты ли напишешь алгоритм что делать боту, или напишешь алгорит на написание алгоритма? Ну появятся потом в игре черепашки которые кидаются топорами или пушки которые пулями стреляют, водные уровни. И твой бот будет писать новые алгоритмы. Или вообще их не напишет, если кодер это не учел.
>>622051 >Мы тут смотрим, Всякая работа должна оплачиваться, а таких псевдоилитарных "мы" три долбоеба, они не дадут заработать на рекламе. Так что пнх, быдло.
Еще пару лет назад все хором утверждали, что компьютер не может нормально играть в Го, и не сможет в обозримом будущем. Перед игрой с Ли Седолем, прошедшей в этом месяце, ихсперты морща лоб решали, с каким счетом Ли Седоль выиграет, 5:0 или все же 4:1. Он проиграл четыре партии из пяти. Через год не останется ни одного человека, способного сколько-нибудь на равных играть в ГО с пекой.
А теперь внимание. Посоны из гугла, которые занимаются этим "ИИ", заявили, что намереваются научить его играть в Старкрафт 2.
>>622063 >Еще пару лет назад все хором утверждали, что компьютер не может нормально играть в Го >все >хором Как же забавно быдло, которое хочет примазаться ученым. Эта демагогия уровня первого канала, эта популяризация науки уровня совка - найс.
>>621182 Да даже если дать равную игру обоим, но с читами, ии все равно вздернет игрока, ведь скорость ввода читов будет колоссальная, скорость реакции и контроля за пределами возможностей даже самого быстрого гука.
>>622157 очередную обсратку, понявшую, что она сгниет вместе со всеми на этом куске камня, вращающемся вокруг горящего газового шара, опять на "биомусоре" переклинило. ничего, спишем на весеннее обострение.
>>621519 >Ну появятся потом в игре черепашки которые кидаются топорами или пушки которые пулями стреляют, водные уровни. Ну так люди всему этому уже научены жизненным опытом, а бот не знает ничего. Ты охует сравнивать себя с ебанутой массой знганий против бота, которому марио это весь его мир.
>>623831 Простенькие игры-то. Не знаю, какие у вас были проблемы, мешки с костями, у нас тут ЗБС всё. Вон, мой коллега [V]-4-|9-V-1-/V грызёт эти аркады как орешки, образно говоря.
>>622134 Блядь, долбоебы, когда вы уже поймете что все эти ваши дегенеративные обзорщики и стримеры специально тупят в играх ради затягивания времени в видео/стримах?
>>626301 Хуйцы они будут сосать. Сознание человека - это не просто абстрактные интеллектуальные операции, это комплекс, который состоит ещё и из биологического аппарата. Органы чувств, мозг, вот это всё, что машина в принципе не может имитировать. ИИ выгодно отличается только тем, что может большее кол-во определённых операций в секунду выполнить, чем человек.
>>622063 Ну так то старкрафт даже полегче го будет мне кажется. Там как раз многое завязано не на мышлении, а на микроконтроле, который у ии понятное дело можно сделать на недосягаемом для человека уровне. + научить большинству популярных стратегий и приёмам и вуаля.
Игроки
Не
Нужны