Market Cap
24h Vol
5720
Cryptocurrencies
60.01%
Bitcoin Share

DeepMind научила ИИ играть в «Стратего» на уровне с людьми

DeepMind научила ИИ играть в «Стратего» на уровне с людьми


Forklog
2022-12-02 10:28:59

Исследователи из лаборатории DeepMind создали ИИ-агента DeepNash, способного играть в «Стратего» на «человеческом экспертном уровне». Об этом пишет Gizmodo. DeepNash научился играть, проведя множество партий против самого себя. В процессе он смог принимать сложные решения и рассматривать компромиссы «необычными» способами, недоступными прежним системам искусственного интеллекта. Исследователи заявили, что сочетание в «Стратего» долгосрочного принятия решений и притока несовершенной информации делает ее уникальным испытательным полигоном для ИИ. В игре обычно участвуют два человека. Она включает в себя как стратегию, так и элементы обмана. У каждого игрока есть состоящие из частей «армии», каждая из которых имеет свою ценность. Победа достигается путем захвата вражеского флага или отсутствия ходов противника. Наличие фигур с разными значениями приводит к чрезвычайно большому количеству вариантов шагов и результатов. Исследователи говорят, что в «Стратего» гораздо больше «возможных состояний», чем в техасском холдеме или го. Для победы DeepNash смешал как долгосрочную стратегию, так и краткосрочное принятие решений вроде блефа и риска. Как правило, прошлые алгоритмы не умели делать этого одновременно. «DeepNash смог найти нетривиальный компромисс между информацией и материалом, блефовать и рисковать, когда это необходимо», — рассказали исследователи. Анализ состояния доски «Стратего» искусственным интеллектом. Данные: DeepMind. Вероятно, создатели DeepNash вдохновлялись американским математиком Джоном Нэшем, предложившем равновесие Нэша. В теории игр так называется совокупность действий для двух и более игроков, согласно которым участники теряют стимул менять стратегию, если этого не делают соперники. DeepNash пытается найти равновесие Нэша в «Стратего», используя комбинацию самостоятельной игры и обучения с подкреплением под названием R-NaD. Используя как этот алгоритм, так и архитектуру глубокой нейронной сети, исследователи смогли создать модель, побеждающую даже в «чрезвычайно сложных ситуациях». Разработчики протестировали DeepNash, сравнив его с другими ботами и «лучшими игроками» на онлайн-платформе Gravon. ИИ-агент побеждал виртуальных противников в 97% случаев. Коэффициент выигрыша против людей составил 84%. В результате ИИ вошел в тройку лучших игроков как в текущем году, так и в таблице лидеров за все время. «Насколько нам известно, это первый раз, когда алгоритм ИИ смог научиться играть в “Стратего” на уровне человека-эксперта», — заявили исследователи. Напомним, в ноябре DeepMind создала искусственный интеллект, который естественным образом взаимодействует с человеком и учится у него. В том же месяце Meta создала ИИ-агента, играющего в «Дипломатию» на уровне с людьми. Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!


.
Read the Disclaimer : All content provided herein our website, hyperlinked sites, associated applications, forums, blogs, social media accounts and other platforms (“Site”) is for your general information only, procured from third party sources. We make no warranties of any kind in relation to our content, including but not limited to accuracy and updatedness. No part of the content that we provide constitutes financial advice, legal advice or any other form of advice meant for your specific reliance for any purpose. Any use or reliance on our content is solely at your own risk and discretion. You should conduct your own research, review, analyse and verify our content before relying on them. Trading is a highly risky activity that can lead to major losses, please therefore consult your financial advisor before making any decision. No content on our Site is meant to be a solicitation or offer.