DeepMind научила ИИ-агентов играть в футбол


Исследователи лаборатории DeepMind разработали ИИ-агентов, способных играть в виртуальный футбол.
По словам инженеров, ИИ-агенты обучались игре практически с нуля. Сначала виртуальные роботы научились ходить, а затем бегать и пинать мяч.
На каждом новом этапе системам искусственного интеллекта показывали видео с реальными футболистами. Это позволило им выучить основы игры, имитировать движения профессиональных спортсменов во время участия в реальных мероприятиях высокого уровня.
Как только робот научился играть в одиночку, ему ставили в пару другого ИИ-агента. По мере улучшения навыков виртуальных футболистов количество игроков увеличивалось.
В итоге исследователи сформировали небольшие группы, соревнующиеся друг против друга.
«Результатом стала команда скоординированных человекоподобных футболистов, демонстрирующих сложное поведение в разных масштабах, количественно определяемое рядом анализов и статистических данных, в том числе используемых в реальной спортивной аналитике», — говорится в исследовании.
По словам инженеров, каждый робот-футболист принимает решение в процессе игры самостоятельно. Однако они признали некоторые упрощения в правилах. Например, система не учитывает фолы, а вокруг поля установлена невидимая граница, предотвращающая выход мяча за его пределы.

Рассылки ForkLog: держите руку на пульсе биткоин-индустрии!
Также исследователи отметили, что для обучения агентов потребовалось много времени. Это может усложнить масштабирование технологии до физических роботов, добавили они.
Напомним, в июле алгоритм AlphaFold компании DeepMind предсказал практически все белки, известные науке.
В августе 2021 года лаборатория представила универсальную архитектуру для создания искусственного интеллекта.
В июне ученые из DeepMind заявили, что для достижения общего искусственного интеллекта достаточно обучения с подкреплением.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!