Система искусственного интеллекта, разработанная инженерами Nvidia, смогла воссоздать полноценную версию классической аркады Pac-Man. В компании подчеркнули, что нейросеть GameGAN написала игру с нуля, просто наблюдая за процессом.
Запуск нового проекта приурочили к 40-летию Pac-Man, который разработала и выпустила японская фирма Bandai Namco в 1980 году. По словам специалистов, в распоряжении GameGAN не было ни программного кода, ни движка, ни предварительно отрисованных изображений.
Чтобы понять механику игры, компьютерные алгоритмы обучались на около 50 тысячах сессий в Pac-Man. Затем, наблюдая за картинкой, система кадр за кадром выстраивала собственную версию легендарной аркады. В результате, сказали в Nvidia, GameGAN удалось сохранить все ключевые элементы геймплея: игрокам все так же нужно передвигаться по лабиринту, съедать как можно больше точек и избегать призраков. В будущем "нейросетевую" версию Pac-Man планируется выпустить в онлайне.
"Она учится всем этим вещам, просто наблюдая, — отметил Рев Лебаредиан, вице-президент по технологиям моделирования в Nvidia. — Это похоже на то, как человек-программист может посмотреть игровые сессии в Pac-Man на YouTube, понять правила игры и воссоздать их".
В теории, GameGAN сможет ускорить процесс разработки видеоигр. Например, ИИ-систему можно будет использовать для быстрого создания новых уровней вместо того, чтобы проектировать их вручную. Пригодится GameGAN и в робототехнике: наблюдая за роботами, перемещающимися по складу, алгоритмы смогут предложить более эффективный маршрут.
Источник: vesti.ru
Нейросеть научили угадывать характер по лицу лучше психолога
Российские исследователи создали систему искусственного интеллекта, определяющую черты характера человека по его лицу. В этом навыке она превзошла людей-экспертов.
Достижение описано в научной статье, опубликованной в журнале Scientific Reports.
Лицо и личность
Исследования последних лет показывают, что взаимосвязь черт лица с чертами характера - не миф, а реальность. О нашем душевном складе может рассказать абрис, размер скул и нижней челюсти, соотношение длины и ширины лица. Эти и некоторые другие признаки коррелируют с характеристиками личности из большой пятёрки. Перечислим эти параметры:
- экстраверсия (ориентированность на внешний мир);
- дружелюбие и готовность к компромиссам;
- добросовестность и сознательность;
- эмоциональная стабильность;
- открытость новому опыту.
Как эти психологические качества могут быть связаны с чертами лица? Специалисты предполагают, что на то и другое попросту влияют одни и те же гены. На это указывает и тот факт, что все характеристики из большой пятёрки имеют высокую степень наследуемости (от 30% до 60%).
В ряде исследований также было показано, что люди способны угадывать эти черты характера по фотографиям незнакомцев. Конечно, точность такого гадания очень невысока. И всё же даже у случайных людей она достоверно выше, чем если бы это были просто случайные попадания. Профессиональные психологи, по понятным причинам, показывают ещё более выдающиеся результаты.
Электронный физиогномист
Тому, что умеет человек, в принципе можно обучить и искусственную нейронную сеть. Этим и занялись исследователи из Высшей школы экономики и Открытого гуманитарно-экономического университета, а также компаний BestFitMe и Artificial Intelligence LLC.
Для начала авторы отобрали с помощью социальных сетей 12500 добровольцев. Те заполнили опросники, показавшие, насколько развиты у человека черты из большой пятёрки. Также участники эксперимента прислали более 31 тысячи фотографий. Все эти фото отвечали требованиям эксперимента: нейтральное выражение лица, хорошее освещение и так далее.
Фотографии вместе с данными опросников и составили материал, на котором обучали и тестировали искусственный интеллект. К слову, этот датасет размещён в открытом доступе.
Из этого набора исследователи случайным образом отобрали 10% для проверки навыков сети. Остальные 90% использовались для её обучения.
Сначала нейросеть научили распознавать, изображён ли на разных фото один и тот же человек или разные. Потом её обучили выделять в чертах лица 128 признаков, составляющих индивидуальный портрет. По этим наборам свойств искусственный интеллект впоследствии учился угадывать характер.
Композиционные изображения, иллюстрирующую низкий и высокий уровень открытости новому опыту (слева), а также добросовестности и сознательности (справа). Каждый портрет собран из ста снимков.
Лучше, чем человек
Лучше всего система научилась определять добросовестность и сознательность. Коэффициент корреляции между данными опросников и прогнозом алгоритма составил 0,36 для мужчин и 0,34 для женщин. Хуже всего нейросеть выявляла открытость новому опыту: 0,19 для мужчин и 0,14 для женщин.
В целом, когда вероятность случайного угадывания составляла 50%, искусственный интеллект давал верный ответ в 60% случаев. Такой результат может показаться скромным. Но он выше, чем у людей-экспертов и тем более чем у "прохожих с улицы".
Здорово, а зачем?
Программы, определяющие характер человека по его лицу, пригодились бы при найме персонала. Также они были бы очень полезны на сайтах знакомств. Наверняка ими заинтересовались бы и владельцы рекомендательных сервисов, определяющих, за что охотно отдал бы деньги тот или иной клиент.
Но, конечно, для практических применений нужен более точно работающий электронный эксперт. Метод, который работает немного лучше гадания на кофейной гуще, может интересовать учёных как доказательство концепции, но вряд ли в него вложатся бизнесмены.
К слову, ранее "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) рассказывали об искусственном интеллекте, который читает по губам в несколько раз лучше человека-профессионала. Писали мы и о системе, которая строит межличностные отношения лучше людей.
Источник: vesti.ru
