Машинное обучение в играх

Сооснователь некоммерческого проекта OpenAI Грег Брокман считает, что самообучающиеся боты в компьютерных играх эффективно и безопасно демонстрируют огромные возможности искусственного интеллекта. Каким же образом киберспорт развивает машинное обучение?

Машинное обучение (МО) – это способ, благодаря которому компьютеры могут работать без прямого программирования. Фактически это создание искусственного интеллекта, который будет действовать не по заранее прописанным схемам, а сможет сам анализировать информацию и принимать решения на ее основе. В алгоритме машинного обучения применяются разные подходы, которые действуют с различной эффективностью.

На обучение искусственного интеллекта влияют в том числе условия, в которых происходит процесс. Наиболее интересная и сложная задача для исследователей – машинное обучение в динамически меняющихся условиях. Большинство современных моделей искусственного интеллекта действуют в жестких границах, а для их обучения необходимо использовать огромный массив уже готовых данных, генерация которых занимает много времени.

Потому в качестве площадки для тренировки искусственного интеллекта удобно использовать виртуальную реальность. В частности, в качестве «тренировочного лагеря» для машинного обучения используется известная игра Dota 2.