Увлечение видеоиграми в 10 раз ускорило обучение искусственного интеллекта

Компания DeepMind разработала метод, который позволил значительно продвинуться в обучении нейронных сетей.

Как сообщает портал "Хайтек", система IMPALA успешно справляется с тренировочной программой DMLab-30, которая была создана на основе классического шутера Quake III и 57 игр компании Atari.

Искусственный интеллект способен выполнять множество задач, проходя видеоигры, и обмениваться опытом.

Отмечается, что данная система в 10 раз эффективнее проходит игры, обрабатывая до 250 тысяч кадров в секунду. Систему сравнивали с A3C, которая также позволяла искусственному интеллекту самообучаться, получая разрозненную информацию от "агентов", исследующих предоставленную среду.

Разработчики говорят, что IMPALA справляется с поставленной задачей лучше, чем другие ИИ или люди.