Исследователи лаборатории DeepMind разработали ИИ-агентов, способных играть в виртуальный футбол.
Coordination is key to human intelligence, yet it's difficult to learn using hand-crafted rewards. New research in @SciRobotics describes how coordination can emerge, even with a complex embodiment.
Blog: https://t.co/YcotJLaxIs
Paper: https://t.co/mDIB9b1ZET 1/ pic.twitter.com/lOS9oNMxha— DeepMind (@DeepMind) August 31, 2022
По словам инженеров, ИИ-агенты обучались игре практически с нуля. Сначала виртуальные роботы научились ходить, а затем бегать и пинать мяч.
Гуманоидный персонаж обучается ходить и огибать препятствия. Данные: DeepMind.
На каждом новом этапе системам искусственного интеллекта показывали видео с реальными футболистами. Это позволило им выучить основы игры, имитировать движения профессиональных спортсменов во время участия в реальных мероприятиях высокого уровня.
Как только робот научился играть в одиночку, ему ставили в пару другого ИИ-агента. По мере улучшения навыков виртуальных футболистов количество игроков увеличивалось.
В итоге исследователи сформировали небольшие группы, соревнующиеся друг против друга.
«Результатом стала команда скоординированных человекоподобных футболистов, демонстрирующих сложное поведение в разных масштабах, количественно определяемое рядом анализов и статистических данных, в том числе используемых в реальной спортивной аналитике», — говорится в исследовании.
По словам инженеров, каждый робот-футболист принимает решение в процессе игры самостоятельно. Однако они признали некоторые упрощения в правилах. Например, система не учитывает фолы, а вокруг поля установлена невидимая граница, предотвращающая выход мяча за его пределы.
Также исследователи отметили, что для обучения агентов потребовалось много времени. Это может усложнить масштабирование технологии до физических роботов, добавили они.
Напомним, в июле алгоритм AlphaFold компании DeepMind предсказал практически все белки, известные науке.
В августе 2021 года лаборатория представила универсальную архитектуру для создания искусственного интеллекта.
В июне ученые из DeepMind заявили, что для достижения общего искусственного интеллекта достаточно обучения с подкреплением.
Источник: Источник
