Razvijalci z univerze DeepMind in Carnegie Mellon so se odločili uporabiti zanimiv pristop k učenju. Učenje jezikov AI je precej mučno, zato so se znanstveniki odločili, da bi bilo bolje, če se umetna inteligenca nauči osnovnih načel uporabe jezika sama - za to so raziskovalci postavili dve nevronski mreži v arkadno igro in jih sekali, dokler se ne obarvajo modro in primerjajo posamezne predmete z različnimi lastnostmi dokler ne začnejo razumeti jezika.
Tako so se programi, ki so poskušali doseči želeni rezultat na milijone različnih načinov, naučili povezati določene besede s predmeti in njihovimi značilnostmi in začeli delovati z različnimi pojmi, na primer "večji" ali "manjši", in začeli razlikovati podobne zunanje predmete od okolja igre. Torej je umetna inteligenca znala uporabiti znanje, pridobljeno v neznanih situacijah, ko je v igri naletela na stolpce in druge predmete iste barve, vendar je po nalogi šla točno do stolpcev, čeprav jih prej ni videla.
"Končni cilj je pomagati AI prenašati znanje, pridobljeno iz igre, na druga področja svoje dejavnosti," pravi Devendra Chaplot, mag., Univerza Carnegie Mellon, ki se je predstavila o delu ekipe.
Video igre uporabljajo razvijalci v DeepMind tudi za druge namene. S pomočjo igre Sokoban, na primer, AI naučimo predstavljati - pred naslednjo potezo program sam izračuna možne možnosti "v mislih" in se odloči pravilno.
Viacheslav Larionov