Як GTA 5 допомагає в розвитку безпілотних авто

Много уже было сказано о том, что тысячи часов, проведенные в играх серии Grand Theft Auto, могут позитивно сказаться на самых разных навыках человека. Однако теперь стало ясно, что пользу из игр от Rockstar Games смогут извлечь даже компьютеры, чтобы приблизиться к пока еще недостижимой планки полноценного штучного інтелекту.

Несколько исследовательских групп прямо сейчас используют популярну гру GTA 5, которую все мы знаем по большому количеству швидких машин і різноманітних реалістичних дій, які з ними можна перевірити. Але використовують не для відпочинку між напруженими робочими буднями, а в сугубо наукових інтересах по створенню ШІ, здатного до безпечного водіння автомобіля.

Незважаючи на те, що таке “навчання” не можна вважати справжнім програмуванням неосяжної субстанції так званого “artificial intelligence”, реалістичність гри, її фізика і дуже детальна симуляція міста — все це може допомогти програмі навчитися без необхідності проведення виключно “реальних” тестів. Це дуже рідкісний випадок, коли ігрова симуляція є не метою, а засобом її досягнення.

Система, яку грубо можна назвати самообученням, побудована на тому, що комп'ютер співвідносить безліч різних об'єктів і сутностей: обличчя, мова, а також намагається вписати в зрозумілі для себе алгоритми рух тих чи інших об'єктів, які подаються через веб-камеру або інтерфейс відеочіпа (як у випадку з GTA). Цей підхід, що вважається в даний момент найбільш перспективним, тим не менш, досить складний у реалізації, адже вимагає величезної кількості вхідної інформації.

Але якщо мова і обличчя зафіксувати цілком реально, просто запрошуючи велику кількість людей у спеціально обладнане місце, то з навчанням комп'ютера водінню все набагато складніше. Адже в такому випадку потрібно проводити максимально наближені до реальності тести. Це означає, потрібно створювати гігантський макет міста або перескладати його під кожну унікальну ситуацію. Але навіщо йти на такі трудові подвиги, якщо можна відтворити все це у вигляді набору 3D-сцен?

Звичайно, ця ідея прийшла в світлі голови вчених не вчора і не сьогодні. Наприклад, тривимірні симуляції і раніше використовувалися для організації процесу самообучення ШІ за різними алгоритмами. Ця ідея цілком очевидна, однак не вирішує головну проблему: великий обсяг роботи. Щоб відтворити реалістичне місто з більш-менш порівнянною кількістю об'єктів, знадобиться величезна кількість людино-годин. Однак, в іграх в останні часи все це вже є в іграх серії Grand Theft Auto, і саме їх можна використовувати для виконання поставленої задачі.

Команда дослідників Дармштадтського університету в Німеччині першою змогла розробити робочий алгоритм зчитування даних прямо з гри для подальшого аналізу комп'ютером.

Алгоритм програми полягає в тому, що вона шляхом зіставлення ігрових об'єктів будує спрощену тривимірну модель навколишнього світу. При цьому вона виділяє області, які важливі саме для водіння — дорога, тротуари, будівлі. Окрім цього вона також виділяє основні об'єкти, які можуть зустрітися на дорозі — людей та інші автомобілі. Усе це досить сильно спрощено: немає сенсу розрізняти відмінності між людьми та автомобілями, оскільки ці особливості можна буде додати в подальшому.

Маючи закладену систему розпізнавання, штучний інтелект “поміщається” в умовний транспортний засіб і їде містом, виділяючи основні шаблони та закономірності. Дійсно, неможливо запрограмувати абсолютно всі ситуації, які можуть виникнути на дорозі великого міста, однак можна створити базу, яка буде наповнюватися самим ШІ. Це не людина, тому процес навчання потенційно може тривати вічно, а база всіх об'єктів та алгоритмів доповнюватися в ході навчання.

Дослідники потенційних можливостей ШІ вважають, що такий лаконічний і витончений спосіб навчання дуже допоможе їм у роботі. І прогрес відеоігор щодо збільшення деталізації ігрових світів несе не тільки прибуток для розробників і видавців, але й, в якомусь сенсі, внесок у наукову базу для створення штучного інтелекту.

Проте сама Rockstar Games, чия гра стала по суті засобом для досягнення цих, безумовно, цікавих ідей, ситуацію обходить стороною, не проявляючи жодного інтересу.