Sztuczna inteligencja już nie tylko gra, ale też uczy się rozumieć gry

DeepMind od Google’a trenował na grach z Atari, a teraz przerzucił się na StarCrafta 2. Arnold uczył się map z DOOM-a i w końcu okazał się lepszy od konkurencji składającej się z mięsa i kości. Zwykle kiedy mówimy o SI w kontekście podglądania gier wideo, chodzi o naukę grania.

Okazuje się jednak, że nasi przyszli władcy mogą też tworzyć gry na podstawie tego, co zobaczą. Choć akurat w przypadku tworu naukowców z Georgia Institute of Technology bardziej możemy mówić o odtwarzaniu, a nie projektowaniu wszystkiego od zera. Innymi słowy – SI analizuje grę klatka po klatce i szuka zasad, jakimi się ona rządzi. Jak mówi szef projektu, Matthew Guzdial, serwisowi The Verge:

Z czasem SI tworzy coraz więcej małych reguł na zasadzie przyczyna – skutek, a potem łączy je w coś zbliżonego do silnika gry. Zestaw taki można potem wyeksportować do różnych języków programowania używanych do odtworzenia gry. A dlaczego w powyższym przykładzie podano Mario i Goombę?

Otóż na razie system ogranicza się do prostych platformówek 2D, jak właśnie Mario czy Mega Man, a całość nie jest w pełni autonomiczna. To znaczy, co widzicie na gifie niżej, że sztuczna inteligencja faktycznie potrafi odtworzyć Mega Mana na podstawie obserwacji, ale instrukcje jak to zrobić i interpretować pewne zachowania musi najpierw dostać od człowieka. Z tego też powodu to samo w przypadku gry 3D wymagałoby nie tylko dużo więcej czasu, ale też bardziej zaawansowanych narzędzi.

Po lewej - oryginał. Po prawej ten sam fragment odtworzony przez SI

Ważniejsze jednak jest to, że sztuczna inteligencja nie tylko potrafi odtworzyć grę, ale robi to rozumiejąc rządzące nią reguły. Nie działa na zasadzie bezmyślnego kopiowania akcji; dokładnie wie, dlaczego mają one miejsce. Naukowcy twierdzą, że w przyszłości będzie ona mogła analizować i rozumieć dużo więcej, niż tylko proste platformówki i jest to pierwszy krok do poznania przez SI zasad rządzących ludzkim życiem.

Bartosz Stodolny