Ученые объяснили превосходство искусственного интеллекта в аркадных играх

Стартап Google Deep Mind продемонстрировал новые возможности искусственного интеллекта. Его система Deep-Q-Network смогла превзойти человека в 49 классических аркадных играх 1980-х, не имея доступа к исходному коду игр и без изучения практики игроков-людей. Об алгоритме работы системы рассказывается в журнале Nature, а коротко о новой технологии сообщил Science News.

Лондонскую фирму DeepMind, специализирующуюся в области искусственного интеллекта, в 2014 году приобрел Google. По данным СМИ сумма сделки составила около 400 миллионов фунтов стерлингов. После вхождения в состав американской корпорации один из основателей стартапа Демис Хассабис (Demis Hassabis) заставил компьютер самостоятельно обучаться опыту игры — и даже открывать эффективные ходы и стратегии, о которых не знали даже люди.

Система компьютерного самообучения получила название Deep-Q-Network (DQN). В ней используются две различные стратегии обучения. Во-первых, это глубинная нейронная сеть — система восприятия, принцип работы которой напоминает зрение животных: она делает ходы и замечает, как меняются пиксели на экране. «Q» в названии означает Q-learning: математический аналог обучения с подкреплением (или поощрением), благодаря которому люди и животные осваивают новые навыки: каждое новое эффективное действие вознаграждается. В случае DQN наградой являются очки в игре: пробуя различные действия, система запоминает те комбинации, которые приносят максимум очков.