O DeepMind oferece acesso gratuito a um ambiente de aprendizado de máquina virtual

Recentemente, representantes da divisão DeepMind (agora parte da holding Alphabet) anunciaram o fornecimento de acesso gratuito aos desenvolvedores ao código-fonte da plataforma DeepMind Lab. Este é um serviço de aprendizado de máquina baseado no Quake III, projetado para treinamento em inteligência artificial. A saber - para aprender a resolver problemas no espaço tridimensional sem intervenção humana. O núcleo da plataforma é o mecanismo de jogo Quake III Arena.

Dentro do mundo do jogo, a IA tem a forma de uma esfera e a capacidade de voar enquanto explora o espaço circundante. O objetivo definido pelos desenvolvedores é ensinar a forma fraca da IA ​​a "entender" o que está acontecendo e responder a várias situações que ocorrem no mundo virtual. Um "personagem" pode executar uma série de ações, mover-se através de um labirinto e estudar o ambiente imediato.

"Estamos tentando desenvolver várias formas de IA que podem executar uma série de tarefas, desde o estudo usual do mundo dos jogos até a realização de qualquer ação com uma análise de suas consequências", diz Shane Legge, pesquisador chefe da DeepMind.



Os especialistas esperam que a IA possa aprender por tentativa e erro. Jogos neste caso são quase uma opção ideal. Por exemplo, anteriormente no DeepMind, eles usavam (e estão usando agora) o console do jogo Atari para ensinar a rede neural a executar as ações seqüenciais necessárias para o jogo.

Mas um mundo tridimensional aberto que pode ser alterado representa um ambiente muito mais promissor para a aprendizagem da IA ​​do que o mundo plano de brinquedos graficamente simples para a Atari. A IA no mundo tridimensional possui atribuições claras que mudam sequencialmente de tal maneira que a experiência adquirida na solução de cada tarefa anterior acaba sendo útil para a IA na resolução da subsequente.

A vantagem de um ambiente tridimensional é que ele pode ser usado para treinar sistemas de computadores para responder a vários problemas que um robô pode esperar no mundo real. Usando este simulador, os robôs industriais podem ser treinados sem problemas. E trabalhar com um ambiente virtual não é um exemplo mais fácil em alguns casos do que ensinar esses sistemas "manualmente".

Ao mesmo tempo, a maioria das redes neurais modernas é desenvolvida para resolver um problema específico (processamento de imagem, por exemplo). Os desenvolvedores da nova plataforma prometem ajudar a criar uma forma universal de IA que pode resolver um grande número de tarefas. Além disso, com a ajuda de pessoas, neste caso, o sistema de computador não é necessário. A geração do ambiente para a rede neural ocorre sempre em uma ordem aleatória.


De acordo com os desenvolvedores da plataforma, ajuda a aprender a IA da mesma maneira que as crianças aprendem. "Como você ou eu estudamos o mundo na infância", citou um exemplo de um dos funcionários da DeepMind. “A comunidade de aprendizado de máquina sempre foi muito aberta. Publicamos cerca de 100 artigos por ano. Além disso, abrimos o código fonte para muitos de nossos projetos. ”

Agora, o Google DeepMind abriu o código-fonte do DeepMind Lab, publicado no GitHub. Graças a isso, qualquer pessoa pode baixar o código da plataforma e modificá-lo para atender às suas necessidades. Os representantes do projeto declaram que os especialistas conectados podem criar novos níveis de jogo carregando seus próprios projetos no GitHub. Isso pode ajudar toda a comunidade a atingir seus objetivos com mais rapidez e eficiência.

Este projeto não é o único para o DeepMind. No mês passado, seus representantes entraram em um acordo de cooperação com a Activision Blizzard Inc. O objetivo é transformar o ambiente Starcraft 2 em um banco de testes para inteligência artificial. Talvez no futuro próximo outros desenvolvedores de jogos participem desse projeto. A propósito, a IA no ambiente de jogos não obtém vantagem sobre o inimigo, usando apenas informações visuais para promoçãocomo um homem.

Na prática, isso significa que o Google AI precisará prever o que o inimigo está fazendo a qualquer momento para responder adequadamente às ações do "inimigo". Além disso, será necessário responder rapidamente ao que foi além do plano. Tudo isso permitirá testar o próximo nível de capacidade da inteligência artificial. "No final, queremos usar essas habilidades para resolver problemas globais", disse Demis Hassabis, fundador da Deepmind (foi comprada pelo Google em 2014 e a IA está sendo desenvolvida com base nas conquistas da empresa adquirida).

Os especialistas em IA aprovam cautelosamente o projeto. "O bom é que eles fornecem um grande número de tipos de ambientes", disse Ilya Sutskevar, cofundadora da OpenAI. "Quanto mais tipos de ambiente um sistema encontra, mais rápido ele evolui", continuou ele. De fato, o ambiente de aprendizado de IA tridimensional contém mais de 1000 níveis e tipos de ambientes.

Zoubin Gahrahmani, professor de Cambridge, acredita que o DeepMind Lab e outras plataformas para aprimorar o desenvolvimento da inteligência artificial contribuem para o progresso, permitindo que os pesquisadores acessem o ambiente desenvolvido. Além disso, projetos como esse são bastante transparentes. Ele também percebeuque uma pessoa atinja um determinado nível do jogo leva muito menos tempo que um computador. Portanto, o professor duvida que a IA, sua forma fraca, seja difícil pelo menos elevar ao nível de uma pessoa em termos de velocidade de aprendizado.

Source: https://habr.com/ru/post/pt399853/