DeepMind bietet freien Zugriff auf eine Lernumgebung für virtuelle Maschinen

Kürzlich kündigten Vertreter der DeepMind-Abteilung (jetzt Teil der Alphabet-Holding) an, Entwicklern freien Zugang zum Quellcode der DeepMind Lab-Plattform zu gewähren. Dies ist ein auf Quake III basierender maschineller Lerndienst, der für das Training mit künstlicher Intelligenz entwickelt wurde. Nämlich - zu lernen, wie man Probleme im dreidimensionalen Raum ohne menschliches Eingreifen löst. Der Kern der Plattform ist die Quake III Arena-Spiel-Engine.

Innerhalb der Spielwelt erhält die KI die Form einer Kugel und die Fähigkeit zu fliegen, während sie den umgebenden Raum erkundet. Das von den Entwicklern gesetzte Ziel ist es, der schwachen Form der KI beizubringen, das Geschehen zu „verstehen“ und auf verschiedene Situationen in der virtuellen Welt zu reagieren. Ein „Charakter“ kann eine Reihe von Aktionen ausführen, sich durch ein Labyrinth bewegen und die unmittelbare Umgebung untersuchen.

"Wir versuchen, verschiedene Formen der KI zu entwickeln, die eine Reihe von Aufgaben ausführen können, von der üblichen Untersuchung der Spielwelt bis hin zu Maßnahmen mit einer Analyse ihrer Konsequenzen", sagt Shane Legge, Chief Research Fellow bei DeepMind.



Spezialisten hoffen, dass KI durch Ausprobieren lernen kann. Spiele sind in diesem Fall fast eine ideale Option. Zuvor verwendeten sie beispielsweise in DeepMind die Atari-Spielekonsole (und verwenden sie jetzt), um dem neuronalen Netzwerk beizubringen, die für das Spiel erforderlichen sequentiellen Aktionen auszuführen.

Aber eine offene dreidimensionale Welt, die verändert werden kann, ist für Atari eine vielversprechendere Umgebung für das Erlernen von KI als die flache Welt grafisch einfacher Spielzeuge. KI in der dreidimensionalen Welt hat klare Zuordnungen, die sich nacheinander ändern, so dass sich die Erfahrung, die bei der Lösung jeder vorherigen Aufgabe gesammelt wurde, als nützlich für KI bei der Lösung der nachfolgenden Aufgabe herausstellt.

Der Vorteil einer dreidimensionalen Umgebung besteht darin, dass damit Computersysteme trainiert werden können, um auf verschiedene Probleme zu reagieren, die ein Roboter in der realen Welt erwarten kann. Mit diesem Simulator können Industrieroboter problemlos trainiert werden. Die Arbeit mit einer virtuellen Umgebung ist in einigen Fällen kein einfacheres Beispiel als das manuelle Unterrichten solcher Systeme.

Gleichzeitig werden die meisten modernen neuronalen Netze entwickelt, um ein bestimmtes Problem zu lösen (z. B. Bildverarbeitung). Die Entwickler der neuen Plattform versprechen, dass sie dazu beitragen wird, eine universelle Form der KI zu schaffen, die eine große Anzahl von Aufgaben lösen kann. Darüber hinaus wird die Hilfe von Menschen in diesem Fall das Computersystem nicht benötigt. Die Erzeugung der Umgebung für das neuronale Netzwerk erfolgt jedes Mal in zufälliger Reihenfolge.


Laut den Entwicklern der Plattform hilft es, KI auf die gleiche Weise zu lernen, wie Kinder lernen. "Wie haben Sie oder ich die Welt in der Kindheit studiert?", Zitierte ein Beispiel eines Mitarbeiters von DeepMind. „Die Community für maschinelles Lernen war immer sehr offen. Wir veröffentlichen jährlich etwa 100 Artikel und haben außerdem den Quellcode für viele unserer Projekte geöffnet. “

Jetzt hat Google DeepMind den Quellcode von DeepMind Lab geöffnet und auf GitHub veröffentlicht. Dank dessen kann jeder den Plattformcode herunterladen und an seine Bedürfnisse anpassen. Vertreter des Projekts erklären, dass die verbundenen Spezialisten selbst neue Spielebenen erstellen können, indem sie ihre eigenen Projekte auf GitHub hochladen. Dies kann der gesamten Community helfen, ihre Ziele schneller und effizienter zu erreichen.

Dieses Projekt ist nicht das einzige für DeepMind. Im vergangenen Monat haben ihre Vertreter eine Kooperationsvereinbarung mit Activision Blizzard Inc. geschlossen. Ziel ist es, die Starcraft 2-Umgebung in einen Prüfstand für künstliche Intelligenz zu verwandeln . Vielleicht werden sich in naher Zukunft andere Spieleentwickler diesem Projekt anschließen. Übrigens hat die KI in der Spielumgebung keinen Vorteil gegenüber dem Feind, da nur visuelle Informationen für die Werbung verwendet werdenwie ein Mann.

In der Praxis bedeutet dies, dass Google AI vorhersagen muss, was der Feind zu einem bestimmten Zeitpunkt tut, um angemessen auf die Aktionen des „Feindes“ reagieren zu können. Darüber hinaus muss schnell auf das reagiert werden, was über den Plan hinausgeht. All dies ermöglicht es, die nächste Stufe der Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz zu testen. "Letztendlich wollen wir diese Fähigkeiten nutzen, um globale Probleme zu lösen", sagte Demis Hassabis, Gründer von Deepmind (es wurde 2014 von Google gekauft und AI wird basierend auf den Errungenschaften des erworbenen Unternehmens entwickelt).

KI-Spezialisten genehmigen das Projekt vorsichtig. "Das Gute ist, dass sie eine große Anzahl von Arten von Umgebungen bieten", sagte Ilya Sutskevar, Mitbegründerin von OpenAI. "Je mehr Umgebungstypen ein System trifft, desto schneller wird es sich entwickeln", fuhr er fort. In der Tat enthält die dreidimensionale KI-Lernumgebung mehr als 1000 Ebenen und Arten von Umgebungen.

Zoubin Gahrahmani, Professor an der Cambridge University, glaubt, dass das DeepMind Lab und andere Plattformen zur Verbesserung der Entwicklung künstlicher Intelligenz zum Fortschritt beitragen und den Forschern den Zugang zur entwickelten Umgebung ermöglichen. Darüber hinaus sind Projekte wie dieses recht transparent. Er bemerkte es auchDass eine Person ein bestimmtes Level des Spiels erreicht, braucht viel weniger Zeit als ein Computer. Daher bezweifelt der Professor, dass es schwierig sein wird, die KI, ihre schwache Form, zumindest in Bezug auf die Lerngeschwindigkeit auf das Niveau einer Person zu bringen.

Source: https://habr.com/ru/post/de399853/