Pull to refresh

Comments 10

Я подозреваю, что и лидеры государств уже давно черпают опыт из «Марио».
Надеюсь они когда-нибудь доберутся хотя бы до SimCity…
Сейчас, по его словам, ИИ в экологии выходит за узкие рамки классификации объектов и берётся за более разнообразные и амбициозные задачи, такие как составление прогнозов через анализ неупорядоченных многомерных данных, то есть именно таких данных, с которыми обычно имеет дело экология.


Поправьте меня, специалисты, но тут КМК имеет место быть выдача желаемого за действительное. Перцептроны в любой конфигурации были и остаются классификаторами (в случае игры — классификаторами игровых состояний с выдачей оптимального хода) и ничего нового принципиально выдать не могут.
Я не знаю за перцептроны, но попадалась статья, как ИИ нашел новую стратегию для Старкрафта, до которой на тот момент не додумались все корейские про-геймеры.
Принципиально нового. Новые ходы, пропущенные корейцами — это немного не то. Прогнозы путем анализа неупорядоченных данных и многократная прокрутка разных стратегий в детерминированной среде — это разные вещи. Если бы была математическая модель, описывающая экологию, тогда да, нейросеть сильно бы облегчила поиск различных сценариев развития, но такой модели пока нет.

А вообще, да, если бы была некая волшебная нейросеть, находящая закономерности в сырых массивах данных, было бы круто.
А вообще, да, если бы была некая волшебная нейросеть, находящая закономерности в сырых массивах данных, было бы круто.

Self-supervised модели делают именно это. Проблема в том, что нам не нужны любые закономерности, нам нужны закономерности, которые будут полезны для решения каких-то задач. У нас мозги заточены эволюцией искать закономерности в этом направлении, а вот нейросети ещё нужно заточить. Что и делается постепенно.


Пока нет никаких причин считать, что не существует архитектуры искусственной нейросети, которая сможет воспроизвести функциональность человеческого мозга. Перцептрон — это только одна из архитектур с распознаванием за один прямой проход без residual connections.

Барбе открыл для себя жанр RTS... Почему в статье не упоминаются "британские учёные"?!

Альфастар и ему подобные боты видят сразу всю карту в отличие от человека и у них нет задержки между получением сигнала (игрок увидел врага у себя на базе) и командой (отдал приказ ближайшим юнитам атаковать). Будь у ботов такие же ограничения как и людей, то они в лучшем случае были бы в серебряной лиге. Это я к чему? Кажется этот учёный переоценивает ботов

Альфастар и ему подобные боты видят сразу всю карту

Вообще-то нет: "AlphaStar now has the same kind of constraints that humans play under – including viewing the world through a camera, and stronger limits on the frequency of its actions"


"AlphaStar в настоящий момент ограничен таким же образом как и люди — включая обзор мира с помощью камеры и усиленные ограничения на частоту действий"
Отсюда: https://deepmind.com/blog/article/AlphaStar-Grandmaster-level-in-StarCraft-II-using-multi-agent-reinforcement-learning

Альфастар выигрывает за счёт микроконтроля по сути. Играть от разведки, подбирая стратегию и маневрируя войсками (а не отдельными юнитами) он умеет крайне посредственно. Игровым аналитиком подробно разбирались эти моменты.
Sign up to leave a comment.