В Google создали искусственный интеллект-читера, способного проходить любые игры

Корпорация Google разработала систему искусственного интеллекта, способную самостоятельно проходить видеоигры. Что примечательно, технологию в дальнейшем планируется применять в самых различных областях, к примеру, в вождении автомобилей. Для начала работы разработчики решили использовать 49 различных игр для приставки Atari 2600. Система способна учиться проходить игры без всяких подсказок и помощи со стороны человека. Искусственный интеллект просто изучает игру как среду своего обитания и затем учится побеждать, как и рядовой геймер. Фактически, система учится использовать читы и другие уловки, которые позволят побеждать быстрее и эффективнее. Как бы то ни было, разработчики не ставили перед собой цель создать искусственный интеллект читера — основная идея заключается в создании технологии, способной обучаться в любых условиях и работать в различных областях в реальной жизни. Разработкой проекта занимается команда DeepMind Technologies, которая принадлежит корпорации Google. Исследователи фактически научили систему самостоятельно выполнять сложные задачи и опубликовали результаты на примере классической игры Breakout. В дальнейшем разработчики собираются научить систему играть в гоночные игры. В случае успеха, систему затем перенесут на настоящие автомобили, которые могут стать первыми транспортными средствами полностью управляемые искусственным интеллектом. «Если ИИ способен управлять машиной в гоночных играх, значит потенциально, с несколькими настройками, его можно научить водить настоящую машину. Впервые кто-то построил систему обучения, которая полностью полагается на собственный опыт и может выполнять целый ряд различных задач», — отметил Демис Хассабис (Demis Hassabis), один из разработчиков новой технологии. Как бы то ни было, новая система еще далека от искусственного самосознания, которое рисуют в научно-фантастических фильмах. По словам разработчиков, созданная система пока не способна самостоятельно думать и работает в ограниченной среде. «Технология учится мастерству и пониманию структуры этих игр. Но мы не говорим, что она понимает или приобретает абстрактные знания. Нашей главной целью является построение умных машин с широкой сферой применения. Как бы то ни было, нам предстоит еще десятилетия работы до ее завершения».