На днях представители подразделения DeepMind (сейчас входит в состав холдинга Alphabet) сообщили о предоставлении бесплатного доступа разработчикам к исходному коду платформы DeepMind Lab. Это сервис машинного обучения на базе Quake III, который предназначен для обучения искусственного интеллекта. А именно — научиться решать задачи в трехмерном пространстве без вмешательства человека. Основой платформы является движок игры Quake III Arena.

Внутри игрового мира ИИ получает форму сферы и возможность летать, изучая окружающее пространство. Цель, которую ставят перед собой разработчики — научить слабую форму ИИ «понимать», что происходит и реагировать на различные ситуации, происходящие в виртуальном мире. «Персонаж» может выполнять ряд действий, перемещаться по лабиринту, изучать ближайшее окружение.

«Мы стараемся разрабатывать различные формы ИИ, способные выполнять ряд задач от обычного изучения игрового мира до совершения каких-либо действий с анализом их последствий», — рассказывает Шейн Легг, главный научный сотрудник DeepMind.



Специалисты надеются, что ИИ сможет учиться методом проб и ошибок. Игры в этом случае — почти идеальный вариант. Например, ранее в DeepMind использовали (и используют сейчас) игровую консоль Atari для того, чтобы научить нейросеть выполнять последовательные действия, необходимые для игры.

Но открытый трехмерный мир, который можно изменять, представляет гораздо более перспективную среду для обучения ИИ, чем плоский мир графически простых игрушек для Atari. ИИ в трехмерном мире имеет четкие задания, которые последовательно меняются таким образом, что опыт, полученный при решении каждого предыдущего задания, оказывается полезным для ИИ в ходе решения последующего.

Плюсом трехмерного окружения является то, что с его помощью можно обучать компьютерные системы реагировать на различные проблемы, которые могут ожидать робота и в реальном мире. При помощи такого симулятора без проблем обучаются промышленные роботы. А работать с виртуальным окружением не в пример проще в некоторых случаях, чем обучать такие системы «вручную».

При этом большинство современных нейросетей разрабатывается для решения одной специфической задачи (обработка изображений, например). Разработчики новой платформы обещают, что она поможет создать универсальную форму ИИ, способную решать большое количество задач. Причем помощь людей в этом случае компьютерной системе не понадобится. Генерация окружения для нейросети происходит каждый раз в случайном порядке.


По мнению разработчиков платформы, она помогает учиться ИИ примерно так же, как обучаются дети. «Как вы или я изучали мир в детстве», — привел пример один из сотрудников DeepMind. «Сообщество специалистов по машинному обучению было всегда очень открытым. Мы публикуем около 100 статей в год, кроме того, мы открыли исходный код многих своих проектов».

Сейчас Google DeepMind открыло исходный код DeepMind Lab, выложил его на GitHub. Благодаря этому любой человек может скачать код платформы и модифицировать ее под свои нужны. Представители проекта заявляют, что новые игровые уровни подключившиеся специалисты могут создавать самостоятельно, загружая собственные проекты на GitHub. Это может помочь всему сообществу работать над достижением своей цели быстрее и эффективнее.

Этот проект — не единственный для DeepMind. В прошлом месяце его представители заключили договор о сотрудничестве с Activision Blizzard Inc. Цель — превращение среды Starcraft 2 в тестовую площадку для искусственного интеллекта. Возможно, в скором времени к этому проекту подключатся и другие разработчики игр. К слову, ИИ в игровой среде не получает над противником никакого преимущества, используя для продвижения лишь визуальную информацию, как и человек.

На практике это означает, что ИИ Google понадобится предугадывать, что в каждый конкретный момент времени делает противник, чтобы адекватно отвечать на действия «врага». Кроме того, необходимо будет быстро реагировать на то, что пошло вне плана. Все это позволит протестировать уже следующий уровень возможностей искусственного интеллекта. «В конце-концов мы хотим применить эти способности для решения общемировых проблем», — сообщил Демис Хассабис (Demis Hassabis), основатель компании Deepmind (именно ее в 2014 году купил Google, и сейчас на базе достижений купленной компании ведется разработка ИИ).

Специалисты, связанные с ИИ, высказывают осторожное одобрение проекту. «Очень хорошо то, что они дают большое количество типов окружения», — заявил сооснователь OpenAI Илья Сутскевар (Ilya Sutskevar). «Чем с большим количеством типов окружения столкнется система, тем быстрее она будет развиваться», — продолжил он. И действительно, трехмерная среда обучения ИИ содержит более 1000 уровней и типов окружения.

Зубин Гахрахмани (Zoubin Gahrahmani), профессор из Кэмбриджа, считает, что DeepMind Lab и другие платформы для усиления развития искусственного интеллекта способствуют прогрессу, допуская исследователей к разработанной среде. При этом проекты, подобные этому, достаточно прозрачны. Он также заметил, что у человека достижение определенного уровня игры занимает гораздо меньше времени, чем у компьютера. Поэтому профессор высказывает сомнение в том, что ИИ, слабую его форму, будет сложно хотя бы приблизить до уровня человека в плане скорости обучения.