A DeepMind és a Carnegie Mellon University fejlesztői úgy döntöttek, hogy érdekes megközelítést alkalmaznak a tanuláshoz. Az AI nyelvtanulása meglehetősen unalmas, ezért a tudósok úgy döntöttek, hogy jobb lenne, ha a mesterséges intelligencia megtanulja a nyelv használatának alapelveit - ehhez a kutatók két neurális hálózatot helyeznek el egy ügyességi játékba, és addig vágták őket, amíg kékké nem válnak, és az egyes objektumok eltérő jellemzőivel megegyeznek azokkal. amíg el nem kezdik megérteni a nyelvet.
Tehát a programok, több millió különféle módon próbálva a kívánt eredményt elérni, megtanultak egyes szavakat társítani a tárgyakhoz és azok jellemzőihez, és elkezdték működni a különböző fogalmakkal, mint például a „nagyobb” vagy a „kisebb”, és elkezdték megkülönböztetni a hasonló külső tárgyakat a játék környezetétől. Tehát a mesterséges intelligencia képes volt a megismert ismereteket ismeretlen helyzetekben alkalmazni, oszlopokkal és azonos színű más tárgyakkal találkozva a játékban, ám a feladat szerint az oszlopokra ment, bár korábban még nem látta őket.
„A végső cél az, hogy segítsünk az AI-nek a játékból szerzett ismereteit átadni tevékenységének más területeire” - mondta Devendra Chaplot, a Carnegie Mellon Egyetem MSc-je, amely előadást adott a csapat munkájáról.
A videojátékokat a DeepMind fejlesztői más célokra is használják. Például a Sokoban játék segítségével az AI-t megtanulják elképzelni - mielőtt a következő lépés megtörténik, maga a program "szem előtt tartva" kiszámítja a lehetséges lehetőségeket, és meghozza a helyes választást.
Viacheslav Larionov