Kunstmatige intelligentie leert om beter te presteren dan mensen in videogames – en in het echte leven

Race rond een Frans dorp in de Gran Turismo-videogame en misschien zie je een Corvette achter je die een rivierbedding probeert te vangen.

De techniek van het gebruik van het ontwerp van de racewagen van de tegenstander Versnellen en inhalen is een van de favoriete dingen van ervaren spelers in de echte racegame op PlayStation.

Maar deze Corvette-coureur wordt niet bestuurd door een mens – het is een GT Sophy, een krachtige kunstmatige intelligentie-agent gemaakt door PlayStation-fabrikant Sony.

Gran Turismo-spelers racen al met door de computer gegenereerde raceauto’s sinds de lancering van de franchise in de jaren negentig, maar de nieuwe AI-coureur die vorige week in Gran Turismo 7 werd geïntroduceerd, is slimmer en sneller omdat hij is getraind met de nieuwste AI-methoden.

“Gran Turismo heeft een ingebouwde AI die er al is sinds het begin van de game, maar het heeft een zeer beperkt prestatiebereik en het is niet erg goed”, zegt Michael Spranger, Chief Operating Officer van Sony AI. “Het is erg voorspelbaar. Als je eenmaal een bepaald niveau hebt gehaald, zal het je echt niet meer verleiden.”

Maar nu zei hij: “Deze AI gaat vechten.”

Bezoek het kunstmatige-intelligentielab Bij universiteiten en bedrijven als Sony, Google, Meta, Microsoft en ChatGPT-maker OpenAI En het is niet ongebruikelijk om AI-agenten zoals Sophy-raceauto’s te vinden, boze vogels naar varkens te gooien, epische interstellaire veldslagen te voeren of menselijke spelers te helpen nieuwe Minecraft-werelden te bouwen – het maakt allemaal deel uit van de taakomschrijving van computersystemen die proberen te leren hoe ze slimmer kunnen worden bij spelletjes.

Maar in sommige gevallen proberen ze ook te leren hoe ze slimmer kunnen worden in de echte wereld. In een artikel dat in januari werd gepubliceerd, zei een onderzoeker van de Universiteit van Cambridge die een AI-agent bouwde om Pokémon-personages te besturen, dat het “allerlei toepassingen zou kunnen inspireren die teambeheer vereisen onder omstandigheden van grote onzekerheid, waaronder het beheer van een team van artsen of robots of personeel. in een steeds veranderende omgeving, zoals een pandemie of oorlogsgebied.”

En hoewel dat misschien klinkt als een kind dat pleit om nog drie uur Pokémon Violet te spelenDe studie van games wordt sinds het midden van de 20e eeuw gebruikt om onderzoek naar kunstmatige intelligentie te bevorderen en om computers te trainen om complexe problemen op te lossen.

Aanvankelijk werd AI in spellen zoals dammen en schaken gebruikt om winnende strategiespellen te testen. Nu is er een nieuwe tak van onderzoek die zich meer richt op het uitvoeren van taken met een open einde in complexe werelden en interactie met mensen, in plaats van alleen om ze te verslaan.

“De werkelijkheid is als een zeer complex spel”, zegt Nicholas Sarantinos, auteur van The Pokemon Paper en onlangs een doctoraatsaanbieding aan de Universiteit van Oxford afgewezen om een ​​AI-bedrijf te starten dat tot doel heeft zakelijke werkplekken te helpen meer samenwerkende teams te creëren.

In de webgebaseerde Pokémon Showdown-gevechtssimulatie ontwikkelde Sarantinos een algoritme om een ​​team van zes Pokémon te analyseren – voorspellend hoe ze zouden presteren op basis van alle mogelijke gevechtsscenario’s die voor hen liggen en hun relatieve sterke en zwakke punten.

Microsoft, eigenaar van zowel de populaire Minecraft-gamefranchise als het Xbox-gamingsysteem, heeft AI-agenten belast met een verscheidenheid aan activiteiten – van het opruimen van lava tot het hakken van bomen en het maken van ovens. De onderzoekers hopen dat een deel van wat ze hebben geleerd uiteindelijk een rol zal spelen in technologie in de echte wereld, zoals hoe je een thuisrobot wat werk kunt laten doen zonder hem daarvoor te hoeven programmeren.

Sarantinos zei dat hoewel hij “niet vermeldt” dat echte mensen zich heel anders gedragen dan fictieve videogamewezens, “de basisideeën nog steeds kunnen worden gebruikt”. “Als je psychologietests gebruikt, kun je deze informatie gebruiken om te concluderen hoe goed je samenwerkt.”

“Er is echt een reden om games te bestuderen”, zegt Amy Hoover, een universitair hoofddocent informatica aan het New Jersey Institute of Technology die algoritmen ontwierp voor het digitale kaartspel Hearthstone, maar het is niet altijd gemakkelijk uit te leggen.

“Mensen begrijpen niet altijd dat het gaat om de methode van verbetering, niet om het spel”, zei ze.

Games bieden ook nuttige tests voor AI – waaronder enkele real-world toepassingen in robotica of gezondheidszorg – en zijn een veiligere ervaring in de virtuele wereld, zei Vanessa Volz, een AI-onderzoeker bij het Deense bedrijf Modl.ai, dat AI-systemen bouwt. om het spel te ontwikkelen.

Maar, voegt ze eraan toe, “het kan overdreven zijn.”

“Het zal waarschijnlijk geen grote doorbraak worden en het zal allemaal overgaan in de echte wereld”, zei Falls.

De Japanse elektronicagigant Sony lanceerde in 2020 zijn eigen AI-onderzoeksafdeling met het oog op entertainment, maar heeft niettemin een bredere academische interesse gewekt. haar onderzoeksverslag Sophy stond vorig jaar op de cover van het prestigieuze wetenschappelijke tijdschrift Nature, waarin stond dat het implicaties zou kunnen hebben voor andere toepassingen zoals drones en zelfrijdende voertuigen..

De technologie achter Sophy is gebaseerd op een algoritmische methode die bekend staat als Reinforcement Learning, die het systeem traint door het te belonen wanneer het iets goed doet terwijl het duizenden keren in virtuele races wordt uitgevoerd.

“De beloning zal je vertellen dat je vooruitgang boekt. Dat is goed,” of “Je bent van koers. Nou, dat is niet goed”, zei Springer.

De beste Gran Turismo-spelers ter wereld lopen nog steeds voor op Sophy in toernooien, maar gewone spelers zullen het moeilijk hebben om ze te verslaan – en ze kunnen hun moeilijkheidsgraad aanpassen aan hoe uitdagend ze willen zijn.

PlayStation-spelers kunnen tot 31 maart tegen Sophy racen, gedurende een beperkt aantal afleveringen, zodat ze wat feedback kunnen krijgen en verder kunnen gaan met de test. Peter Wermann, directeur van Sony AI America en projectleider van GT Sophy, zei dat het trainen van AI-agenten op de PlayStation 20 ongeveer twee weken duurt.

“Om het over het spel te verspreiden, zijn er meer prestaties nodig en enige tijd voordat we daar klaar voor zijn”, zei hij.

En om het te maken op echte straten of Formule 1-circuits? Dit kan veel langer duren.

Zelfrijdende autobedrijven Gebruik vergelijkbare technieken voor machinaal leren, maar ze “geven niet de volledige controle over het voertuig over zoals we dat kunnen”, zei Wurman. “In een gesimuleerde wereld is er geen leven in gevaar. Je weet precies wat voor soort dingen je in de omgeving gaat zien. Er zijn geen mensen die de weg oversteken of iets dergelijks.”