Guarda questa macchina della polizia AI combattere una jeep AI



Uno sviluppatore di machine learning di nome Sebastian Schuchmann ha recentemente sviluppato una coppia di reti neurali. All'inizio erano come fratelli, imparando la loro strada in uno strano nuovo mondo insieme solo a vicenda per compagnia. Quindi li ha costretti a lottare per il divertimento dei suoi abbonati YouTube.

Le reti, rappresentate come un incrociatore della polizia e una jeep verde in un mondo di videogiochi, sono state create in Unity3D. Shuchmann, in una risposta al video sulla sua pagina YouTube, ha dichiarato:

I ragazzi di Unity hanno un framework di Machine Learning chiamato ML-Agents, che uso per la maggior parte delle mie cose. Implementa algoritmi come PPO (questa è la stessa roba che utilizza OpenAI). Attualmente sto trasferendo una parte maggiore della mia formazione nel cloud per accelerare i tempi di produzione .. ma ovviamente questo ha un costo.

Ogni rete neurale è stata costruita per utilizzare l'apprendimento per rinforzo per completare un compito specifico. In questo caso, l'auto della polizia deve impedire alla jeep di attraversare una linea bianca. Se ha successo viene premiato, se fallisce viene punito. Il contrario è vero per la Jeep.

Probabilmente la tua mente non ti lascerà a bocca aperta dopo averlo visto: le macchine per lo più si perdono e vanno in cerchio con l'occasionale breve movimento che ha senso. Ma questa è un'ottima rappresentazione di come funziona l'apprendimento per rinforzo. Le macchine, sotto l'attuale paradigma dell'IA, capiscono le cose usando la forza bruta. All'inizio del video le macchine restano semplicemente immobili, poi stanno quasi giocando.

Dato abbastanza tempo, queste auto avrebbero probabilmente mostrato tattiche sovrumane mentre continuavano a ottimizzare le loro reti per raggiungere il loro obiettivo. Alcuni esperti di IA temono che questo tipo di situazione di apprendimento "a tempo indeterminato" possa sfociare in uno scenario del giorno del giudizio.

Ma, per ora, questo è solo un modo davvero interessante per ottenere informazioni su come le macchine "pensano" utilizzando i sistemi di apprendimento automatico di oggi. Puoi vedere gli altri video di Shuchmann qui.

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