Зачем искусственный интеллект учат играть в видеоигры

Исследование OpenAI объясняет, как ИИ благодаря любопытству превзошел своих предшественников, игравших в классическую игру 1984 года "Месть Монтесумы". Победа в этой игре, конечно, не равна победе в Go или Dota 2, но все же довольно значима. В отчете DeepMind 2015 года сообщалось, что ИИ, пройдя несколько игр Atari и используя глубокое обучение, в "Мести Монтесумы" не набрал ни одного очка.

Причиной сложности игры является несоответствие между геймплеем и методом обучения искусственного интеллекта. Обычно агенты ИИ полагаются на обучение с подкреплением при освоении видеоигр: они "погружаются" в виртуальный мир, получают вознаграждения за некоторые достижения (например, очки) или наоборот, их наказывают (потеря жизни). Таким образом, агент учится играть путем проб и ошибок. Обучение с подкреплением часто рассматривается как ключевой метод для создания более интеллектуальных роботов.