ИИ "отомстил" Монтесуме. Нейросеть ищет идеальную солнечную батарею. "Ожившие" фотографии. Главное 3 марта
Исследователи из Uber AI Labs и OpenAI разработали алгоритм, который играет лучше человека в игру "Месть Монтесумы" (Montezuma’s Revenge). Эта игра вышла в 1983 году, но до сих пор ИИ с ней справиться не мог. В университете Осаки обучили нейросеть искать оптимальный состав для фотоэлементов. Компания D-ID разработала нейросеть, создающую короткий видеоролик по единственной фотографии.
Игры для компьютера Atari были популярны в 80-ые годы. Потом они были забыты, а сегодня привлекают большое внимание разработчиков нейросетей. Не то, чтобы эти крутые программисты любят в них играть (это, впрочем, не исключено), но эти игры оказались крайне интересны для обучения нейросетей. В декабре много шума наделала нейросеть MuZero, ее разработало подразделение компании Google - DeepMind. Сеть научилась играть во многие игры Atari, не зная их правил: она просто смотрела, что происходит, и пыталась играть хорошо. Например, MuZero великолепно играет в Арканоид. Это был один из первых случаев обучения "с нуля". Хаос удалось немного структурировать, правда, в очень простом случае.
Команда разработчиков из Uber AI Labs и OpenAI опубликовала в Nature алгоритм, играющий в гораздо более сложные (платформенные) игры Atari: Montezuma’s Revenge ("Месть Монтесумы") и Pitfall ("Ловушка"). Если в "Месть Монтесумы" другие алгоритмы еще как-то могли играть, то в "Ловушку" не удавалось