Искусственный интеллект совершенствуется и развивается, являя миру новые удивительные возможности. Человек глядя на это, должен не только удивляться, но и задумываться о будущем и о том, насколько необходимо развивать возможности ИИ.
Уже давно известно, что искусственный интеллект, используя нейронные сети и машинное обучение может получать самостоятельно самые различные навыки. В головы исследователей пришла мысль использовать его возможности для обучения компьютерных персонажей умению перемещаться в виртуальном пространстве в соответствии с окружающими условиями. При этом ИИ должен был применять только свой опыт, полученный в процессе обучения.
Для этой цели был разработан специальный алгоритм, получивший название DeepLoco. Одной из прикладных областей его применения может стать анимация движений в фильмах и игровых приложениях. Если использовать его, то при монтаже исключатся ручная анимация и перенос движений людей-актеров, как это делается сегодня. Использование алгоритма позволяет виртуальным персонажам вырабатывать двигательные навыки автоматически с учетом имеющегося окружения и ситуации.
Особенности алгоритма DeepLoco
Характерной чертой такого обучения стало то, что разработчики не задают параметры передвижения вручную. При этом компьютерные персонажи двигаются невероятно ловки и быстро. Таким образом, их можно научить игре в футбол, бегу с препятствиями, или прохождению по узкой тропинке.
Спроецировав эту технологию на робототехнику, можно проводить обучение самых разных роботов. Результаты такого обучения гораздо лучше, чем те, которые проводятся с участием человека и ручной настройке параметров движения. Алгоритм DeepLoco может совершить настоящий прорыв, сделать роботов более совершенными.
