Vývojáři z DeepMind a Carnegie Mellon University se rozhodli použít zajímavý přístup k učení. Výuka jazyků pomocí umělé inteligence je docela únavná, takže se vědci rozhodli, že by bylo lepší, kdyby se umělá inteligence naučila základním principům používání jazyka sama o sobě - za tímto účelem vědci vložili dvě neuronové sítě do arkádové hry a donutili je sekat, dokud nezmění barvu na modré, a přizpůsobit jednotlivé objekty různým vlastnostem těm dokud nezačnou rozumět jazyku.
Programy, které se snažily dosáhnout požadovaného výsledku miliony různých způsobů, se naučily spojovat určitá slova s objekty a jejich charakteristikami a začaly pracovat s různými koncepty, jako například „větší“nebo „menší“, a začaly rozlišovat podobné vnější objekty od herního prostředí. Umělá inteligence tak dokázala aplikovat znalosti získané v neznámých situacích, setkávání se se sloupci a jinými objekty stejné barvy ve hře, ale podle zadání šla přesně do sloupců, i když je dříve neviděla.
"Konečným cílem je pomoci AI přenést znalosti získané ze hry do dalších oblastí její činnosti," říká Devendra Chaplot, MA, Carnegie Mellon University, která přednesla prezentaci o práci týmu.
Videohry používají vývojáři společnosti DeepMind i pro jiné účely. Například pomocí hry Sokoban se AI naučí představit si - před provedením dalšího kroku program sám vypočítá možné možnosti „na mysli“a provede správnou volbu.
Viacheslav Larionov