Исследователи Google DeepMind улучшили ИИ для игр: от точных ходов до игры как гроссмейстер

Искусственный интеллект и настольные игры

Настольные игры играют важную роль в развитии искусственного интеллекта (ИИ), предоставляя структурированные условия для тестирования принятия решений и стратегий. Игры, такие как шахматы и “Соедините 4”, помогают ИИ системам учиться решать динамические задачи.

Проблемы современных языковых моделей

Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с трудностями в многопроцессном мышлении и планировании. Их неспособность моделировать последовательности действий и оценивать долгосрочные результаты ограничивает их применение в сложных сценариях. Это особенно заметно в играх, где важно предсказывать будущие состояния и оценивать последствия действий.

Новые решения в планировании ИИ

Исследователи из Google DeepMind и ETH Zürich разработали модель Multi-Action-Value (MAV), которая значительно улучшает планирование ИИ. MAV использует архитектуру на основе трансформеров и обучается на больших наборах данных игровых состояний, что позволяет ей работать как самостоятельная система принятия решений.

Преимущества модели MAV

Комплексная интеграция: MAV объединяет моделирование мира, оценку политики и предсказание действий в одной системе, исключая зависимость от внешних движков.
Улучшенная эффективность планирования: Внутренние и внешние механизмы поиска значительно повышают способность модели рассуждать о будущих действиях.
Высокая точность: Модель достигает 99.9% точности в предсказаниях состояний и легальности ходов в шахматах.
Универсальность: Обучение на разнообразных наборах данных позволяет MAV показывать отличные результаты в различных играх.

Результаты и достижения

Модель MAV достигла рейтинга Эло 2923 в шахматах, что сопоставимо с уровнем гроссмейстеров. Она также показала значительные улучшения в других играх, таких как Chess960 и “Соедините 4”.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.