يوفر DeepMind الوصول المجاني إلى بيئة التعلم الآلي الافتراضية

في الآونة الأخيرة ، أعلن ممثلو قسم DeepMind (الآن جزء من Alphabet Holding) توفير الوصول المجاني للمطورين إلى شفرة المصدر لمنصة DeepMind Lab. خدمة التعلم الآلي المستندة إلى Quake III وهي مصممة لتدريب الذكاء الاصطناعي. وهي لمعرفة كيفية حل المشكلات في الفضاء ثلاثي الأبعاد دون تدخل بشري. جوهر النظام الأساسي هو محرك لعبة Quake III Arena.

داخل عالم اللعبة ، يحصل الذكاء الاصطناعي على شكل المجال والقدرة على الطيران أثناء استكشاف الفضاء المحيط. الهدف الذي وضعه المطورون هو تعليم الشكل الضعيف للذكاء الاصطناعي "لفهم" ما يحدث والاستجابة لمختلف المواقف التي تحدث في العالم الافتراضي. يمكن أن تؤدي "الشخصية" سلسلة من الإجراءات ، وتتحرك خلال متاهة ، وتدرس البيئة المباشرة.

يقول شاين ليج ، كبير الباحثين في DeepMind: "نحن نحاول تطوير أشكال مختلفة من الذكاء الاصطناعي التي يمكنها أداء عدد من المهام من الدراسة المعتادة لعالم اللعبة إلى اتخاذ أي إجراءات مع تحليل عواقبها" .



يأمل المتخصصون أن تتعلم الذكاء الاصطناعي عن طريق التجربة والخطأ. الألعاب في هذه الحالة تكاد تكون خيارًا مثاليًا. على سبيل المثال ، استخدموا سابقًا في DeepMind (ويستخدمون الآن) وحدة تحكم لعبة Atari من أجل تعليم الشبكة العصبية تنفيذ الإجراءات التسلسلية اللازمة للعبة.

لكن العالم المفتوح ثلاثي الأبعاد الذي يمكن تغييره يمثل بيئة واعدة لتعلم الذكاء الاصطناعي أكثر من العالم المسطح للألعاب البسيطة بيانيًا لـ Atari. للذكاء الاصطناعي في العالم ثلاثي الأبعاد مهام واضحة تتغير بالتسلسل بحيث تصبح الخبرة المكتسبة في حل كل مهمة سابقة مفيدة للذكاء الاصطناعي في حل المهمة اللاحقة.

ميزة البيئة ثلاثية الأبعاد هي أنه يمكن استخدامها لتدريب أنظمة الكمبيوتر على الاستجابة لمختلف المشاكل التي يمكن أن يتوقعها الروبوت في العالم الحقيقي. باستخدام هذا المحاكي ، يمكن تدريب الروبوتات الصناعية دون مشاكل. والعمل في بيئة افتراضية ليس مثالًا أسهل في بعض الحالات من تدريس هذه الأنظمة "يدويًا".

في الوقت نفسه ، تم تطوير معظم الشبكات العصبية الحديثة لحل مشكلة واحدة محددة (معالجة الصور ، على سبيل المثال). يعد مطورو المنصة الجديدة بأنها ستساعد في إنشاء شكل عالمي للذكاء الاصطناعي يمكنه حل عدد كبير من المهام. علاوة على ذلك ، بمساعدة الناس في هذه الحالة ، ليست هناك حاجة إلى نظام الكمبيوتر. يحدث توليد البيئة للشبكة العصبية في كل مرة بترتيب عشوائي.


ووفقا ل رأي المطورين منصة، فإنه يساعد على معرفة المزيد عن منظمة العفو الدولية تماما كما يتعلم الأطفال. استشهد أحد الأمثلة من أحد موظفي DeepMind قائلاً: "كيف درست أنت أو أنا العالم في مرحلة الطفولة"؟ "كان مجتمع التعلم الآلي مفتوحًا دائمًا. ننشر حوالي 100 مقال سنويًا ، بالإضافة إلى أننا قمنا بفتح شفرة المصدر للعديد من مشاريعنا ".

الآن فتحت Google DeepMind شفرة مصدر DeepMind Lab ، ونشرتها على GitHub. بفضل هذا ، يمكن لأي شخص تنزيل رمز النظام الأساسي وتعديله ليلائم احتياجاته. يعلن ممثلو المشروع أن المتخصصين المتصلين يمكنهم إنشاء مستويات لعبة جديدة بأنفسهم عن طريق تحميل مشاريعهم الخاصة على GitHub. يمكن أن يساعد ذلك المجتمع بأكمله على تحقيق أهدافه بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

هذا المشروع ليس الوحيد لـ DeepMind. في الشهر الماضي ، أبرم ممثلوها اتفاقية تعاون مع Activision Blizzard Inc. الهدف هو تحويل بيئة Starcraft 2 إلى سرير اختبار للذكاء الاصطناعي. ربما في المستقبل القريب سينضم مطورو الألعاب الآخرون إلى هذا المشروع. بالمناسبة ، لا يكتسب الذكاء الاصطناعي في بيئة الألعاب أي ميزة على العدو ، وذلك باستخدام المعلومات المرئية فقط للترقيةمثل الرجل.

وهذا يعني عمليًا أن Google AI ستحتاج إلى توقع ما يفعله العدو في أي وقت من أجل الاستجابة بشكل كافٍ لأفعال "العدو". بالإضافة إلى ذلك ، سيكون من الضروري الاستجابة بسرعة لما تجاوز الخطة. كل هذا سيسمح باختبار المستوى التالي من قدرات الذكاء الاصطناعي. قال ديميس حسبس ، مؤسس Deepmind (تم شراؤها من قبل Google في عام 2014 ، ويتم تطوير الذكاء الاصطناعي بناءً على إنجازات الشركة المكتسبة): "في النهاية ، نريد استخدام هذه القدرات لحل المشكلات العالمية".

يوافق اختصاصيو منظمة العفو الدولية على المشروع بحذر. قال إيليا سوتسكيفار ، المؤسس المشارك لـ OpenAI: "الشيء الجيد هو أنها توفر عددًا كبيرًا من أنواع البيئات". وتابع "كلما زادت أنواع البيئة التي يواجهها النظام ، كلما تطور بشكل أسرع". في الواقع ، تحتوي البيئة التعليمية ثلاثية الأبعاد للذكاء الاصطناعي على أكثر من 1000 مستوى وأنواع من البيئات.

يعتقد زوبين جهرماني ، الأستاذ في كامبردج ، أن مختبر DeepMind وغيره من المنصات لتعزيز تطوير الذكاء الاصطناعي تساهم في التقدم ، مما يسمح للباحثين بالوصول إلى البيئة المتقدمة. علاوة على ذلك ، فإن مثل هذه المشاريع شفافة تمامًا. لاحظ أيضاأن الشخص يصل إلى مستوى معين من اللعبة يستغرق وقتًا أقل بكثير من الكمبيوتر. لذلك ، يشك الأستاذ في أن الذكاء الاصطناعي ، شكله الضعيف ، سيكون من الصعب على الأقل أن يصل إلى مستوى الشخص من حيث سرعة التعلم.

Source: https://habr.com/ru/post/ar399853/