Sztuczna inteligencja trenerem i sparingpartnerem

Categories: RoboticsTechnology

Moglibyśmy pomyśleć, że celem rozwoju sztucznej inteligencji jest opracowanie technologii, która rozwiąże wszelkie problemy napotykane przez specjalistów czy organizacje. Stworzenie rozwiązania nieomylnego, efektywnego i zdolnego reagować na wszelkie sytuacje. Nie wszędzie jednak oczekiwania wobec SI są takie same. Czasami celem jest mniej „boska”, a bardziej „ludzka” SI, która sprawdzi się w roli przeciwnika czy sparingpartnera.

Różne branże i różne oczekiwania od sztucznej inteligencji

Nie pierwszy raz pochylamy się na naszym blogu nad tematem sztucznej inteligencji. Potencjał technologii rozpala wyobraźnię, a przykłady, te obecne i jeszcze czysto hipotetyczne, zastosowań sprawiają, że wyczekujemy na postępy w jej rozwoju. Mówimy o niej często w kontekście przyszłości sektora automotive, w którym ma zapewnić lepsze doświadczenia kierowcom i pozwolić na upowszechnienie autonomicznych pojazdów. To ona ma stać za wirtualnymi lekarzami, którzy zajmą się naszą opieką w nowoczesnych placówkach medycznych. To w niej upatrujemy podstaw zmian w logistyce. Jakiegokolwiek aspektu naszej przyszłości nie zdecydowalibyśmy się omówić, zawsze dotrzemy na pewnym etapie do tematu sztucznej inteligencji. W świecie przyszłości, znajdując szybko i łatwo rozwiązania, ma ona przynosić odpowiedzi, których szukamy na co dzień – niczym swego rodzaju wirtualny jasnowidz i encyklopedia w jednym.

Nie powinniśmy jednak zapominać, że w rozwoju SI upatrują nowych szans również branże rozrywkowa i szkoleniowa. By jednak tam technologia znalazła swoje zastosowanie, nie może być bezbłędna i perfekcyjna. W tych sektorach oczekuje się od niej dużo bardziej „ludzkiego” charakteru.

robots as sparring partners

Dlaczego chcemy i potrzebujemy rywala SI

Sztuczną inteligencję występującą w roli przeciwnika znają już od kilku dekad wszyscy gracze. Wielokrotnie mierzyli się z nią na polach walki, torach wyścigowych czy boiskach piłkarskich. Przez te wszystkie lata zdążyła znacznie ewoluować, zyskując nowe możliwości, by oferować grającym na konsolach i komputerach więcej rozrywki. Porównując wirtualnych oponentów z tytułów wydanych pod koniec XX wieku, a tych napotykanych w najnowszych produkcjach, łatwo dopatrzyć się znaczących różnic. A wszystko po to, by odbiorcy odczuwali więcej emocji, byli bardziej zaangażowani i lepiej się bawili.

Rozwój SI w tym kierunku jest nad wyraz ciekawy, a jednym z najnowszych osiągnięć, przy których warto się zatrzymać jest projekt Gran Turismo Sophy – sztucznej inteligencji rozwijanej przy okazji tworzenia najnowszej odsłony popularnej gry wyścigowej Gran Turismo. Celem autorów jest opracowanie technologii, która nie ograniczy się jedynie do rzucenia wyzwania na torze, ale stanie elementem napędzającym ludzką kreatywność oraz rozwijającym wyobraźnię. I co ciekawe, wspomniana Sophy ma osiągnąć ten poziom niemal samodzielnie, korzystając z techniki uczenia przez wzmacnianie.

Uczenie przez wzmacnianie

W tym behawioralnym modelu uczenia się podstawą jest analiza danych, na bazie której algorytm może wyciągać wnioski, robiąc kolejne kroki w kierunku osiągnięcia zamierzonego wyniku. Nie opiera się przy tym na żadnym przykładowym zbiorze informacji, a ewoluuje poprzez kolejne porażki i lekcje wyciągane metodą prób i błędów. W przypadku Gran Turismo Sophy autorzy zaczęli od czystej kartki i rozwiązania, dla którego problemem był przejazd wirtualnym pojazdem po prostej linii. Intensywne prace na dużą skalę rozpoczęto na początku 2021 roku, a już po sześciu miesiącach sztuczna inteligencja była w stanie nawiązać walkę z jednymi z najlepszych kierowców ścigających się w zawodach organizowanych w grze.

W zmaganiach na czas Sophy była już szybsza, ale kiedy przyszło do walki koło w koło na torach, wówczas jeszcze górą okazali się ludzie, którzy na bazie swojego doświadczenia potrafili pokonać nieprzygotowaną na nowe wyzwanie technologię. Ta jednak zebrała sporo cennej wiedzy i już parę miesięcy później, w październiku, wzięła rewanż, pokazując duże umiejętności, ale też zdolność adaptacji do niespodziewanych sytuacji.

Przykład ten pokazał nie tylko ogromne możliwości technologii, ale również skuteczność uczenia przez wzmacnianie, które coraz częściej staje się techniką rozpatrywaną przez organizacje zainteresowane potencjałem SI.

Sztuczna inteligencja jako sparingpartner i trener

Opisane powyżej sukcesy w rozwoju Sophy pokazują, jak wiele dzięki technologii może wkrótce zyskać branża gamingowa, producenci, wydawcy, ale i sami gracze. Rozwijająca się i zachęcająca do stawania lepszym SI może mieć również zastosowania w innych sektorach. Równie potrzebna i użyteczna okaże się w branżach, w których szkolenie specjalistów jest kosztowne, długotrwałe lub czasochłonne.

Dzięki algorytmom, które nie będą bezbłędne, a jednocześnie odpowiednio wymagające w roli sparingpartnera czy trenera, eksperci będą mogli w sposób naturalny rozwijać posiadane umiejętności. Testować je w kolejnych scenariuszach i na życiowych przykładach, które pozwolą lepiej wykorzystywać posiadaną wiedzę teoretyczną w praktyce. Prognozy wskazują, że w ten sposób organizacje uzyskają większe zaangażowanie i znacznie zwiększą skuteczność szkoleń.

Już dzisiaj w tym kierunku idzie m.in. wojskowość, wdrażając programy pozwalające szkolić pilotów w wirtualnych powietrznych potyczkach i misjach, w których w roli doradcy, trenera, ale również i przeciwnika występuje uczący się algorytm, nieobliczalny i skłonny do pewnych pomyłek.

Uczymy się na błędach

Praktyka czyni mistrza – mówi popularne powiedzenie i trudno się z nim nie zgadzać. Każdy z nas może nawet w tym momencie z pamięci wymienić sytuacje, które nauczyły go czegoś na przyszłość. Pozwoliły unikać błędów lub podejmować lepsze decyzje. Na tym opiera się też uczenie przez wzmacnianie, którego rolę w rozwoju sztucznej inteligencji trudno przeceniać. Nie bez kozery o metodzie mówi się nawet w kontekście autonomicznych pojazdów, które ze względu na obecne ograniczenia technologiczne mają aktywniej korzystać z machine learning i uczyć się na błędach, by stawać się bezpieczniejszymi i niezawodnymi. W tym przypadku algorytm i człowieka łączy akurat bardzo wiele.

Zainteresowanych wątkiem Gran Turismo Sophy i wykorzystaniem uczenia przez wzmacnianie w jej przypadku zachęcamy do lektury opracowania w magazynie Nature.

Zainteresowany nowymi technologiami i pracą w IT?

Praca w IT może być ciekawa i niezwykle inspirująca. Przekonują się o tym nasze zespoły, realizując projekty, które zmieniają sposób działania całych branż i wpływają na otaczającą rzeczywistość. Interesujesz się tematyką sztucznej inteligencji, rozwiązań embedded czy chmury? Sprawdź, kogo szukamy i zacznij z nami zmieniać świat. Aktualne oferty pracy znajdziesz w zakładce kariera.

 

Popularni autorzy

Marcin Medyński

Marcin Medyński

Consultant

Patryk Siedlecki

Patryk Siedlecki

Software Engineer

Piotr Doskocz

Piotr Doskocz

Lead Software Engineer

Piotr Andrusiuk

Piotr Andrusiuk

Senior Project Manager

Monika Malucha

Monika Malucha

Senior Marketing Specialist

Inne kategorie na blogu: