Uno scienziato dell'Università di Pechino ha recentemente pubblicato la prestampa di un articolo scientifico dettagliato
Qual è l'essenza
La maggior parte delle ricerche nel genere“elusione dell'inseguimento” nell'intelligenza artificiale e nella teoria dei giochi si occupano di insegnare alle macchine a esplorare lo spazio. Poiché la maggior parte della formazione sull’intelligenza artificiale prevede un sistema che premia la macchina per il raggiungimento di un obiettivo, gli sviluppatori spesso utilizzano la gamification come incentivo all’apprendimento.
In altre parole, non puoi semplicemente mettere un robot in una stanza e dire "fai questo". Devi dargli degli obiettivi e un motivo per raggiungerli. Ecco perchéi ricercatori stanno sviluppando un'IA che per sua natura cerca di premiare.
Le sfide tradizionali dell’ambiente di formazione dell’intelligenceUn agente AI ha il compito di manipolare modelli digitali per esplorare lo spazio finché non completa i suoi obiettivi o trova una ricompensa. Ricorda Pac Man: l'IA deve muoversi nell'ambiente finché non mangia tutte le palline della ricompensa.
Storia del problema
Da quando i sistemi di intelligenza artificiale di DeepMindpadroneggiando scacchi e via, SCII è diventato l'ambiente di formazione principale per l'IA competitiva. È un gioco in cui giocatori, intelligenza artificiale o combinazioni di giocatori e intelligenza artificiale si oppongono naturalmente l'uno all'altro.
Ma soprattutto, DeepMind e altrile organizzazioni di ricerca hanno già svolto il duro lavoro di trasformare il codice sorgente del gioco in un parco giochi AI con diversi minigiochi che consentono agli sviluppatori di concentrarsi sul proprio lavoro.
Il ricercatore Xun Huang, il suddetto scienziatodell'Università di Pechino, hanno iniziato a studiare il "paradigma inseguimento-evasione" per l'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Ma ho scoperto che il modello SCII presenta alcune limitazioni limitanti: nella versione integrata del gioco “inseguimento-evasione” Il controllo degli inseguitori può essere affidato solo all’IA.
Lo schema di base prevede tre perseguimentipersonaggio (rappresentato dai soldati del gioco) e 25 personaggi evasori (rappresentati dagli alieni del gioco). Esiste anche una modalità che utilizza la modalità “nebbia di guerra” per oscurare la mappa, rendendo difficile per l'inseguitore individuare e distruggere l'evasore, ma secondo la ricerca questa è una modalità 1V1.
Comportamento divertente ma basilare 25La strategia dei Dodgers è rimanere fermi ovunque appaiano e poi attaccare gli inseguitori sul posto. Poiché gli inseguitori sono molto più forti degli evasori, ciò si traduce nella prevista distruzione di ogni evasore immediatamente dopo il rilevamento.
Prospettive
L'articolo di Huang descrive il paradigma in dettaglioFormazione sull'intelligenza artificiale nell'ambiente SCII, che si concentra sull'insegnamento dell'intelligenza artificiale a eludere gli inseguitori. Nella loro versione, l’IA cerca di nascondersi nella “nebbia della guerra” per evitare la cattura e la morte.
Questo è uno studio affascinante che utilizzavideogiochi che potrebbero avere enormi implicazioni per il mondo reale. Le organizzazioni militari più avanzate del mondo utilizzano i videogiochi per addestrare le persone. E gli sviluppatori di intelligenza artificiale utilizzano questi ambienti di apprendimento per preparare i cervelli dell’intelligenza artificiale alla vita all’interno di un vero robot.
A livello puramente teorico, il lavoro di Huang sembraemozionante. Ma immagina un robot della Boston Dynamics, dotato della capacità non solo di correre e saltare per il sito, ma di sfuggire intenzionalmente all'inseguimento da parte di una squadra delle forze speciali.
Fonte: arxiv, deepmind, thenextweb
Illustrazioni: buonfon
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