Mašininio mokymosi futbolo simuliatorius. Kreditas: Science Robotics (0235). DOI: 04.800/scirobotics.abo08 „Google“ projekto „Deep Mind London“ mokslininkų komanda išmokė animacinius žaidėjus žaisti tikrovišką futbolo versiją kompiuterio ekrane. Žurnale Science Robotics publikuotame straipsnyje grupė aprašo animacinių žaidėjų mokymą žaisti pavieniui ir komandose.
Jau kelerius metus robotų inžinieriai uoliai dirbo kurdami robotus, galinčius žaisti futbolą. Toks darbas sukėlė konkurenciją tarp įvairių grupių, siekiant išsiaiškinti, kas gali sukurti geriausius robotus. Dėl to buvo sukurtas RoboCup, turintis keletą lygų tiek realiame pasaulyje, tiek imituojamas. Šiomis naujomis pastangomis mokslininkai pritaikė naują dirbtinio intelekto programavimo ir mokymosi tinklų laipsnį, kad išmokytų imituotus robotus žaisti futbolą, nesuteikiant jiems taisyklių. Naujo požiūrio idėja yra priversti imituotus futbolininkus išmokti žaisti žaidimą taip, kaip žaidžia žmonės – stebint, kaip tai daro kiti. Taip pat buvo pradėta nuo beveik nulio. Imituojami žaidėjai pirmiausia turėjo išmokti vaikščioti, tada bėgioti ir spardyti kamuolį. Kiekviename naujame lygyje AI sistemose buvo rodomi realaus pasaulio futbolininkų vaizdo įrašai, kurie leido jiems išmokti ne tik futbolo pagrindų, bet ir imituoti profesionalių sportininkų judėjimą, kai jie dalyvauja aukšto lygio sporto renginiuose.
Vaizdo įrašas, kuriame demonstruojamas mašininio mokymosi tyrimas. Autoriai: Liu ir kt., Sci. Robotas. 7, eabo04 Kai robotai išmoko žaisti žaidimą iš pavienio žaidėjo perspektyvos, jie pirmiausia buvo kovojami su vienu žaidėju. Tobulėjant jų įgūdžiams, buvo pridėta daugiau žaidėjų. Galiausiai mokslininkai turėjo mažas komandas, kurios žaidė viena prieš kitą, pavyzdžiui, du prieš du. Kai dirbtinio intelekto žaidėjai sužinojo daugiau apie tai, kaip veikia žaidimas, buvo pridėta daugiau žaidėjų, kol buvo pilnas žaidėjas. tyrėjų pasiekti rezultatai yra įspūdingi – veiksmas atrodo kaip kompiuterinis žaidimas, bet realesnis, nes žaidėjai sprendimus priima patys. Tačiau, kaip pripažįsta mokslininkai, tai taip pat supaprastinta. Pavyzdžiui, nėra pražangų, o aplink aikštę yra nematoma riba, neleidžianti kamuoliams nuklysti už aikštės ribų. Be to, jie pažymi, kad iki šiol žaidėjų mokymas žaisti buvo ilgas, o tai gali trukdyti technologijai pereiti prie realaus pasaulio robotų.
2022 Daugiau informacijos: Siqi Liu ir kt., Nuo variklio valdymo iki komandinio žaidimo imituojamame humanoidiniame futbole, Mokslo robotika 530). DOI: 04.800/scirobotics.abo08
Deep Mind tinklaraštis: www.deepmind.com/blog/from-mot … mbodied-intelligence
© 530 Mokslo X tinklas
1126 Citata: žiūrėkite, kaip dirbtinio intelekto sistema mokosi žaisti futbolą nuo nulio (2022, rugsėjo 1 d.) gauta rugsėjo 1 d. 2022 iš https:/ /techxplore.com/news/0235-09-ai-soccer.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
