Il team di intelligenza artificiale di DeepMind ha insegnato agli umanoidi virtuali come lavorare insieme mentre giocano a palla. Allo stesso tempo, nessuno spiegava le regole del gioco alla macchina, essa arrivava a tutto da sola, attraverso l'osservazione e la ripetizione. A poco a poco, sotto la guida di algoritmi, piccoli uomini goffi con proporzioni e massa realistiche si sono trasformati in professionisti nel loro campo. L'IA ha impiegato 24 ore di tempo reale per acquisire le abilità di base del gioco del calcio. E altre tre settimane per imparare a giocare in squadra.
Per la società di proprietà di Alphabet DeepMind, insegnare a una rete neurale a giocare è diventato una cosa comune. In passato, gli esperti britannici hanno già aiutato l'IA a padroneggiare gli scacchi e il gioco, e poi il poker e la strategia informatica Starcraft. Ora sembra che siano pronti per affrontare gli sport all'aria aperta.
I ricercatori hanno addestrato un modello di giocatore di calcio a giocare una palla due contro due come parte di un esperimento per creare un sistema di coordinamento avanzato da AI a AI. Non è solo l'amore per il calcio inerente agli inglesi: gli sforzi degli sviluppatori sono subordinati al compito globale di costruire un'intelligenza artificiale universale o forte in grado di comprendere il mondo alla pari degli umani, scrive ZME Science.
Il nuovo progetto DeepMind è un tentativo di studiare la cosiddetta intelligenza corporea. È possibile che un giorno l'IA universale dovrà muoversi nel mondo materiale in qualche forma fisica, e la natura di questa forma determinerà il suo comportamento nello spazio.
"I nostri agenti hanno acquisito abilità come agilità, superamento e divisione del lavoro che sono state dimostrate statisticamente", hanno scritto gli autori in un post sul blog. "I giocatori mostrano sia la regolazione motoria ad alta frequenza che il processo decisionale a lungo termine, che include la valutazione del comportamento dei membri della squadra, portando a un gioco di squadra coordinato".
Questo risultato è stato raggiunto in più fasi: in primo luogo, hanno raccolto video di partite di calcio reali e li hanno mostrati all'IA in modo che cercasse di imitare i movimenti dei giocatori. I modelli di apprendimento automatico basati su ricompense hanno quindi aiutato gli stickmen virtuali a esercitarsi a dribblare e colpire la palla con precisione. Queste due fasi hanno richiesto 1,5 anni in scala temporale di simulazione o 24 ore in tempo reale.
Tuttavia, comportamenti più complessi hanno cominciato a emergere solo dopo la modellazione successiva. I ricercatori hanno sfidato gli umanoidi digitali a segnare più punti possibili in partite due contro due. Nel processo, hanno trascorso tre settimane imparando a giocare come una squadra, ad esempio come passare un passaggio in tempo.
Gli allenamenti sono stati giocati secondo regole di fallo semplificate, senza calci di rinvio o ingaggi.
Di recente, la rete neurale DeepMind ha rivelato la struttura di quasi tutte le proteine conosciute dalla scienza. In precedenza, l'algoritmo AlphaFold, sviluppato nel 2018, era in grado di svelare la struttura solo di una piccola frazione di tali proteine.
2022-09-06 17:47:37
Autore: Vitalii Babkin