Алгоритм Uber прошёл всю библиотеку игр Atari 2600 с блестящими результатами

Команда специалистов из Uber разработала набор ИИ-алгоритмов Go-Explore, который, как сообщается, проходит любую игру с Atari 2600, выбивая при этом «сверхчеловеческие» рекорды по очкам. Этого удалось достичь благодаря системе, которая способна запоминать перспективные состояния, и умеет возвращаться к ним до начала повторного исследования игрового мира.

В некоторых играх Go-Explore демонстрировал недюжинное мастерство, улучшающееся в геометрической прогрессии. Так, алгоритм без проблем осилил все уровни в Montezuma’s Revenge и выбил «почти идеальный» счёт по очкам в игре Pitfall. Ранее обе игры считались весьма сложными для освоения искусственным интеллектом.

Алгоритм Agent57 от DeepMind, например, хоть и достиг похожих показателей, но с помощью «совершенно иных, более сложных методов», на реализацию которых ему потребовалось больше времени. Это указывает на то, что разработчики могут использовать разнообразные подходы в решении одних и тех же задач.

Как и в иных подобных проектах, цель заключалась не только в создании ИИ, который мог бы научиться проходить игры для консоли, которой уже более 40 лет. Разработчики поясняют, что навыки, полученные ИИ в играх Atari, могли бы помочь улучшить ряд практических навыков алгоритма, используемых, например, при управлении автомобилем.

Фото: Atari