Искусственный интеллект от Microsoft творит историю, устанавливая максимально возможный балл на Ms Pac-Man »

Искусственный интеллект от Microsoft получил идеальную оценку Ms Pac-Man

Стартап Maluuba, приобретенный Microsoft, работающий в области глубокого обучения, недавно сделал большой прорыв в своих исследованиях. Недавно приобретенный стартап сумел разработать систему на основе искусственного интеллекта, которая набрала максимально возможный балл в компьютерной игре - Ms Pac-Man. Исследователи в этом проекте использовали ветвь обучения ИИ, называемую обучением с подкреплением, чтобы научить свой ИИ играть в игру и, следовательно, улучшить ИИ до такой степени, что он достиг максимально возможного результата в 999 990 баллов в версии игры для Atari 2600.

Архитектура гибридного вознаграждения

Именно так называется методология, применяемая командой в Малубе. Архитектура состоит из суперагента, который отвечает за выполнение решений. Этому суперагенту помогают более 150 обычных агентов, которые предоставляют входные данные для суперагента. Что касается этой игры, то агенты работали параллельно, некоторые из них искали гранулы, в то время как остальные следили за призраками. Суперагент использовал воспроизведенные ими данные, чтобы решить, в каком направлении следует переместить мисс Пакман.

Рахул Мехротра, менеджер по программам в Maluuba, сказал следующее, когда его спросили, почему команда выбрала игру 1980-х годов для своего исследования: «Многие компании, работающие над искусственным интеллектом, используют игры для создания интеллектуальных алгоритмов, потому что существует множество интеллектуальных способностей, подобных человеческим, которые вам нужны, чтобы пройти игры. ”

Об этом исследовании и достижениях была опубликована статья, в которой автор Харм ван Сейен утверждает, что "(этот прорыв) позволяет нам добиться дальнейшего прогресса в решении этих действительно сложных проблем." Мехротра также упомянул о возможной реальной реализации своих методов и архитектуры с компанией, использующей их в своем отделе продаж, используя несколько агентов для таргетирования клиентов и используя данные этих агентов для улучшения вероятностей совершения продажи.

Источник: Neowin