От шахмат до покера: новая система ИИ от DeepMind побеждает в самых сложных играх

Команда исследователей искусственного интеллекта из EquiLibre Technologies, Sony AI, Amii и Midjourney, работающая совместно с проектом Google DeepMind, создала систему искусственного интеллекта под названием "Ученик Игр" (Student of Games, SoG). Эта система способна не только обыгрывать человека в разнообразных играх, но и самостоятельно обучаться игре в новые. Результаты исследования были опубликованы в журнале Science Advances .

На протяжении последних пятидесяти лет ученые-компьютерщики и инженеры разрабатывали концепции машинного обучения и искусственного интеллекта, используя данные, сгенерированные человеком, для обучения компьютерных систем. Эти технологии находят применение в самых разнообразных сценариях, в том числе в игре на доске и в салонных играх.

Научить компьютер играть в настольную игру и затем улучшить его способности до уровня, когда он может обыгрывать человека, стало своего рода вехой, демонстрирующей, насколько далеко развился искусственный интеллект. В этом новом исследовании исследовательская группа сделала еще один шаг к созданию искусственного общего интеллекта, когда компьютер может выполнять задачи, считающиеся сверхчеловеческими.

До сих пор большинство компьютерных систем, разработанных для игры в настольные игры, сосредотачивались на одной игре, например, на шахматах. Создавая такие системы, ученые разработали определенный тип ограниченного искусственного интеллекта. В новой инициативе исследователи построили интеллектуальную систему, способную играть в разнообразие игр, требующих различных навыков.

В игровом процессе существует два основных типа игр: с полной и неполной информацией. Первые – это игры, в которых оба игрока обладают полной информацией об игре, например, о расположении всех фигур на доске. Вторые, такие как покер, предполагают, что лишь часть информации известна каждому игроку. SoG может играть в оба типа игр и обыгрывать в них экспертов-людей.

На данный момент система уже обыграла другие AI системы и людей в таких играх, как Го, шахматы, Scotland Yard и техасский холдем, и исследовательская группа предполагает, что она, вероятно, сможет преуспеть и в других типах игр, поскольку способна самостоятельно научиться играть практически в любую игру.