Umelá inteligencia hrá Doom lepšie ako ktorýkoľvek hráč |
Dvaja študenti Carnegie Mellon univerzity vytvorili bota, ktorý sa naučil hrať Doom lepšie ako ktorýkoľvek človek
Guillaume Lample a Devendra Chaplot sú študentami Carnegie Mellon univerzity a aktuálne ich mená kolujú herným svetom vďaka tomu, že sa im podarilo vytvoriť bota, ktorý sa naučil hrať klasický Doom lepšie ako ľudia. Bot sa (trefne) volá Arnold a pri učení používa komplexné mechanizmy, ktoré vychádzajú z tých, vďaka ktorým sa DeepMind od Google dokázal naučiť hrať Atari hry. Zložitý prechod z 2D do 3D zvládli výborne a snažili sa ho priblížiť ľuďom.
Bežne bot pristupuje k informáciám o mape, ktorá hráč nemá. Arnold ale pracuje len s tým, čo je v jeho zornom poli. Má pritom obdobu vlastnej krátkodobej a dlhodobej pamäte, vďaka čomu si pamätá to, s čím sa stretol. Napredoval v učení už po prvých 50 hodinách hrania, čo je veľký krok, ale tiež to dokazuje, že učenie umelej inteligencie je ešte stále behom na dlhú trať. Minulý rok sa AI naučila hrať jeden level v Super Mario World za 24 hodín a to bolo len v 2D. Vo videu nižšie si môžete pozrieť, ako sa Arnoldovi darí v Deathmatch zápase proti bežným botom. Zatiaľ má stále nedostatky a nevie dobre narábať s Plasmou, ale aj tak má už K/D lepšie ako ľudskí hráči. Ak by vás zaujímali detaily, môžete s ich prečítať v práci Playing FPS Games with Deep Reinforcement Learning.
NAJČÍTANEJŠIE ČLÁNKY TÝŽDŇA |
- Speedrunner prešiel prvý level Doom 2 za menej ako 5 sekúnd 45
- Bude ďalší Xbox prakticky PC? 112
- Aké hry prídu v máji? 51
- Dostalo Stellar Blade prvým patchom aj cenzúru? 142
- Tomb Raider: Definitive Edition je už aj na PC 45
- Nová Tomb Raider má byť v otvorenom svete v Indii, Lara bude mať aj motorku 61
- Microsoft vraj už diskutuje o tom, ako vydať ďalšiu Fallout hru čo najskôr 78
- Česká FPS akcia Gray Zone Warfare práve dostala dátum vydania v Early access 42
- LG spúšťa masovú výrobu OLED panelu s prepínateľným rozlíšením a frekvenciou 53
- Čo ukázalo Gray Zone Warfare v early access? 29 zobraziť viac článkov >