Категории
| Событие [21] |
| Шоу бизнес [5] |
| Мода и Стиль [2] |
| Девушка дня [5] |
| Авто / Мото [4] |
| Игры [15] |
| Кино [15] |
| Музыка [14] |
| Hi-Tech [35] |
| Мобильные новости [27] |
| Файлы (Софт) [2] |
| Приколы / Анекдоты [0] |
| Видео [6] |
| Необъяснимое [40] |
| Разное [35] |
Календарь
Войти
Пользователи онлайн
Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Последнии комментарии
 |
| |
| |
| |
Теги
Главная » 2012 Июль 17 » Программа учится играть по видеороликам
13:15 Программа учится играть по видеороликам | |
|
Программа играет в простые игры крестики-нолики, четыре в ряд (Connect 4) и гомоку — и выигрывает у человека. Казалось бы, ничего интересного, если бы не один важный нюанс — эта программа не знает правил! Точнее, она выучила их с нуля, просмотрев двухминутные видеозаписи с участием игр людей. Лукаш Кайзер (Łukasz Kaiser) из университета Париж Дидро написал программу на C++, которая разбивает видеоряд по кадрам, убирает из них всё лишнее (руки людей) — и получает список последовательных позиций. На основе этих данных алгоритм (на OCaml) составляет базу разрешённых ходов и список выигрышных/проигрышных/неразрешённых позиций, затем генерирует набор логических формул типа ∃x1Q(x1) ∧ ∃x0(C(x1,x0) ∧ x0 = e1). Оба модуля интегрированы в свободную программу для игры в настольные игры Toss. На обычном ноутбуке программе требуется 28-74 секунды для обработки двухминутного видеоролика, в зависимости от игры. Потом ещё пару минут для составления набора правил — и она готова играть. Правда, чтобы научиться выигрывать, нужно посмотреть не один видеоролик, а больше. Во время тестирования программы она обработала 25 видеороликов игры в крестики-нолики, 25 — четыре в ряд и 17 — в гомоку. Если игра более простая, то достаточно и меньшего количества. Казалось бы, ничего сложного, но только представьте, что подобные системы станут сложнее и совершеннее — и смогут изучать более сложные игры и стратегии, просто наблюдая за действиями букашек людей. Собственно, и сам Лукаш Кайзер пишет, что выбрал настольные игры как объект применения своей программы, «потому что здесь количество визуальных объектов относительно мало, в то время как имеется достаточное разнообразие действий. Кроме того, игры являются натуральной моделью многих сценариев отношений в реальном мире, что делает результат значимым в широком контексте». Подробнее об алгоритме см. в научной работе: Learning Games from Videos Guided by Descriptive Complexity (PDF), или на видеозаписи его презентации с Третьей конференции по искусственному интеллекту общего назначения (Third Conference on Artificial General Intelligence). | |
|
| |
| Всего комментариев: 0 | |