Unità sviluppato un video gioco progettato per testare AI giocatori

L’unità, un produttore leader di strumenti di sviluppo di gioco, ha annunciato oggi che è stata creata una nuova, senza precedenti, del tipo di video gioco: uno progettato per non essere giocato da esseri umani, ma da un’intelligenza artificiale. Il gioco si chiama Ostacolo Torre, ed è un pezzo di software che è stato creato per giudicare il livello di sofisticazione di una IA agente misurando quanto efficiente è in grado di manovrare fino a 100 livelli che cambia e scala in difficoltà in modi imprevedibili. Ogni livello è generato proceduralmente, quindi cambia ogni volta che l’AI tentativi.

Con Ostacolo Torre, e un $100.000 piscina di premi riservato per i partecipanti al credito come parte di un concorso, di Unità, di speranza è in grado di fornire AI ricercatori un nuovo strumento di benchmarking per valutare auto-apprendimento del software. “Abbiamo voluto dare ai ricercatori qualcosa per lavorare davvero con che sarebbe ad un grado estremo sfida la capacità dei sistemi di intelligenza artificiale che sono attualmente in ricerca e sviluppo in tutto il mondo,” Danny Lange, di Unità, di cui è vice presidente di AI e di machine learning, ha detto a The Verge. “Quello che vogliamo fare è creare uno strumento per i ricercatori di concentrare il proprio lavoro su e unirsi intorno e confrontare i progressi.”

L’unità vuole creare un nuovo punto di riferimento per stimolare AI ricercatori di competere

Video giochi sono tra i più utili strumenti di formazione AI ricercatori a causa della grande quantità di pensiero critico, problem solving, e la pianificazione del percorso necessario per giocare e riuscire anche semplici titoli arcade. E per anni, l’unico gioco che si è rivelato particolarmente impegnativo ostacolo per IA agenti e, quindi, un solido punto di riferimento rispetto al quale misurare l’IA abilità, era il 1984 Atari classic Montezuma’s Revenge. Il gioco, a differenza di molti altri del periodo di tempo, purché pochi concreti meccanismi di feedback per i giocatori. Invece, premiati esplorazione e puzzle-solving, in contrasto con il fast riflessi e mira di precisione. Che reso particolarmente difficile per i ricercatori di treno AI software per imparare come ha giocato il gioco.

Di sicurezza AI agenti stanno rapidamente migliorando grazie a nuovi approcci alla macchina di apprendimento, Unità cita come un motivatore per creare Ostacolo Torre. Nel novembre dello scorso anno, il laboratorio di intelligenza artificiale OpenAI pubblicato una ricerca che mostra come un approccio unico per la tecnica conosciuta come il rafforzamento dell’apprendimento, in cui l’IA è dato un meccanismo di ricompensa e pedalato qualche centinaia di anni per accelerare il tempo di gioco, che è stato ideato per premiare la curiosità ceduto prestazioni da record in Montezuma’s Revenge.

Il rafforzamento dell’apprendimento è come Google DeepMind addestrati software per battere i migliori giocatori del mondo a Go e, come la settimana scorsa, anche Star Craft II. Ma la tecnica è solo tradizionalmente efficace in alcuni giochi in cui i parametri possono essere strettamente controllato e gli obiettivi fissati per l’IA degli agenti è chiara, concisa e priva di potenziali distrazioni. Per Montezuma’s Revenge, OpenAI incentivato il suo algoritmo per esplorare il gioco, in sostanza, dando un segreto per trovare il gioco di primo livello, che favoriscono l’agente rapidamente traverse di più l’ambiente di quanto non sarebbe altrimenti.

In caso di Ostacolo, Torre, Unità, è l’assunzione di un approccio simile nel design, anche se è in aggiunta generato proceduralmente livelli che cambiano anche in progettazione fisica, come l’intelligenza artificiale progredisce. Il gioco è essenzialmente una versione moderna Montezuma’s Revenge. Si mescola platform e puzzle-solving, che avrà giocatori alla ricerca di chiavi e di evitare i nemici e picco di pozzi, in modo Lange dice che dovrebbe essere un efficace test di intelligenza artificiale esperienza in settori come la computer vision, virtuale locomozione e di pianificazione. È anche in 3D e in terza persona, che richiederà AI agenti di esercitare un più sofisticato livello di consapevolezza spaziale, come si muovono i livelli.

“C’è una vasta gamma di problemi di controllo, problemi visivi, cognitivi e problemi che si devono superare per corso forma un livello all’altro, e ogni livello diventa più difficile,” Lange dice. “Abbiamo avuto giocatori umani giocare e si può ottenere intorno al livello 15.” L’unità prevede di rendere Ostacolo Torre open source, in modo che gli sviluppatori di giochi e ricercatori in grado di modificarlo come meglio credono. Potrai anche essere in grado di scaricare e provare, in caso siete interessati a provare un gioco che non è mai stato destinato ad essere giocato da un essere umano.

Ostacolo Tower è un moderno-giorno Montezuma’s Revenge progettato per i computer per giocare

Come parte del concorso è di hosting in tutto il gioco, l’Unità dice ogni partecipante può formare una IA agente di scala i primi 25 piani della torre tra l ‘ 11 febbraio e il 31 Marzo. A partire dal 15 aprile, il 100-piano gioco sarà disponibile, con i vincitori annunciati il 14 giugno. L’unità parla di dare premi in denaro, così come i buoni viaggio e crediti per la Piattaforma Cloud di Google. Non è chiaro esattamente come il concorso premierà i ricercatori, in base al rendimento globale o la prima squadra a sviluppare un agente che può battere 100 piani, ma l’Unità prevede il rilascio di ulteriori informazioni riguardanti il concorso nelle prossime settimane.

L’obiettivo finale è che questi tipi di nuovo, appositamente su misura, pezzi di software che vi aiuterà a creare più intelligente AI agenti che possono imparare competenze più complesse al crescente costo. Imparare a giocare a un video gioco non sarà applicabile alla maggior parte delle attività del mondo reale abbiamo un robot di eseguire in futuro; le probabilità sono che non vogliono robot cercando e non riuscendo a vuoto il tappeto o friggere un uovo migliaia di volte fino a quando non ottiene di destra. (Anche se si può benissimo avere il robot software per la pratica di tali attività mediante la simulazione virtuale.) E solo attraverso la formazione di profonde reti neurali su enormi insiemi di dati orientata verso una singolare e stretta scopo — come riconoscere gli oggetti in foto — possono le aziende come Google girare AI progressi nella ricerca effettive caratteristiche possiamo usare oggi i prodotti commerciali.

Ma dalla formazione ai per giocare con i videogiochi, senza alcuna istruzione di qualsiasi tipo, i ricercatori stanno guadagnando una migliore comprensione di come la mente risolve i problemi e, cosa più importante, di come si impara a risolvere nuovi mai incontrato prima. Questi tipi di sfide, come Unità Ostacolo Torre, potrebbe fornire ai ricercatori nuove strade per continuare a lavorare a queste sfide, con un eventuale traguardo di creare ciò che l’industria si riferisce a come artificiale l’intelligenza generale, o AI software in grado di effettuare qualsiasi attività umana.

“Un sacco di gente pensa che AI è circa la costruzione di migliori raccomandazioni del prodotto su Amazon. Ma alla fine della giornata, è davvero un modo di soluzione delle problematiche più complesse. Si tratta della visione, il controllo, e altre sfide cognitive,” Lange dice. Per l’Unità come una società, egli aggiunge che questo tipo di lavoro è anche di aiutare a stabilire il suo gioco lo sviluppo di strumenti come un luogo di ricerca all’avanguardia, può, in basso la linea, tradurre per l’industria avanza. “Abbiamo una missione per la democratizzazione di sviluppo del gioco, ma anche noi vogliamo democratizzare AI. Vogliamo fare in modo che un sacco di sviluppatori possono ottenere le loro mani su di esso.”