Ученые используют Overcooked для обучения ИИ
genapilot.ruНовые разнообразные подходы к обучению ИИ помогают ему адаптироваться к разным стилям игры, что позволит ему стать надежным товарищем.
Исследователи DeepMind использовали кулинарную игру Overcooked чтобы обучить ИИ навыкам коммуникации и взаимовыручки. Исследователи Массачусетского технологического института последовали их примеру, наделив свой ИИ способностью различать различные стили игры. Удивительно, но большинство людей отдают предпочтение именно сотрудничеству с ИИ.
Вы когда-нибудь играли в мультиплеерные игры с людьми, чья манера игры абсолютно противоположна вашей? Зачастую мы создаём тандем с людьми, которые нас понимают. С ними проще образовывать команды и распределять игровые цели и задачи.
Обычно ИИ в играх фокусируется на конечном результате и плюет на все остальное. Вот почему ИИ хорош в одиночных соревновательных играх, но не преуспевает в командной работе, которая так необходима в кооперативных играх.
Исследователи DeepMind внедрили то, что они называют «фиктивной совместной игрой» (FCP). Суть в том, что можно играть как с людьми, так и с «новыми агентами» или с незнакомым ИИ, обученным отдельным алгоритмам.
Для обучения он использует гораздо более разнообразный набор. Статистика показывает, что баллы команд, состоящих из человека + ИИ, взлетели до небес благодаря этому новому методу обучения. А игроки-люди отдают предпочтение партнерству с агентами FCP (ИИ).
Вдохновленные результатами DeepMind , исследователи Массачусетского технологического института экспериментировали с аналогичным методом. Они расширили критерии метода моделью «Любая игра». Теперь ИИ должен правильно определить стиль игры своего партнера по обучению, чтобы подстроится под него – все во благо команды. Это весьма обнадёживает, ведь, как
