Český model naučený v Counter-Strike 2 se adaptoval na 3D kancelář
Ostravský startup Mesocort AI přenesl navigační model z počítačové hry do 3D kopie kanceláře, kde zvýšil počet úspěšných tras ze 2 na 44 z celkových 96.
V kostce:
- Úspěšné trasy vzrostly z 2 na 44 z 96 testovaných.
- Trénink ve hře trval 40,5 hodiny, adaptace 57 minut.
- Adaptace byla podle firmy 42krát rychlejší než trénink.
Startup zaměřený na AI z Ostravy vyzkoušel přenos schopnosti naučené v počítačové hře Counter-Strike 2 do nového prostředí. Navigační model, který se naučil pohybu ve hře, výzkumníci přenesli do simulované 3D kopie své kanceláře. Po 57 minutách adaptace se počet tras, na kterých došel do cíle, zvýšil z 2 na 44 z celkem 96 testovaných, uvedl server Lupa.cz.
Prototyp navigačního modelu se učil dostat z bodu A do bodu B tím, že sledoval pohyb hráčů ve hře CS2. K dispozici měl přitom pouze záběr z kamery a půdorys, nic jiného. Ve hře trénoval 40,5 hodiny, poté výzkumníci vytvořili 3D repliku své nové kanceláře a model do ní přenesli bez jakýchkoli nových dat od lidí.
„Náš prototyp navigačního modelu se naučil, jak se dostat z bodu A do bodu B, tím, že sledoval, jak se hráči pohybují ve hře CS2. K dispozici měl pouze záběr z kamery a půdorys. Nic jiného,“ přiblížil Miloslav Szczypka, technický ředitel a spoluzakladatel. Adaptace v kancelářském prostředí trvala podle firmy 57 minut a byla 42krát rychlejší než původní trénink ve hře.
Pokus provedl startup Mesocort AI, dříve vystupující pod názvem Rankacy. Firma původně vyvíjela platformu pro hráče počítačové hry Counter-Strike, data ze hry ale začala využívat k výzkumu lidského chování pod tlakem. Nově vyvíjí umělou inteligenci pro predikci a analýzu lidského chování v zátěžových situacích a navigační model je první ukázkou tohoto přístupu.
„Jinými slovy: jakmile se model naučí něco od lidí, může to rychle přenést jinam,“ uvedl Szczypka. Tvrzení o rychlejším přenosu se opírá o srovnání 40,5 hodiny tréninku ve hře s 57 minutami adaptace v kanceláři, které firma vyčíslila jako 42násobné zrychlení. Experiment tak popisuje přenos obecné navigační schopnosti, nikoli obecnou inteligenci modelu.
Co to znamená: Pro firmy jde o ukázku, že model naučený na pozorováních lidského chování lze přenést do jiného 3D prostředí bez dodatečných dat od lidí. Při auditu a zavádění takových systémů je nutné ověřovat, v jakém prostředí byl model trénován, jak probíhala adaptace a na kolika trasách či scénářích byl úspěch měřen.
Zdroje: