Пазлы и искусственный интеллект: как улучшить нейросети при помощи игр

Команда ученых из Беркли и Лиссабона выпустили hexxed — игру, которая сложнее большинства популярных мобильных игр. При скачивании пользователей уведомляют о том, что они станут участниками глобального исследования. Игра направлена на изучение того, как люди подходят к решению задач, проверяет логические и стратегические навыки.

Данные, полученные от пользователей приложения позволят лучше понять, как люди с различным складом психики подходят к решению задач, а также лучше изучить функционирование мозга в целом. Еще одной задачей является сравнение процесса решения задач для человека и для искусственного интеллекта.

А как играть?

Создатели hexxed предлагают участникам пройти шесть уровней, состоящих из пазлов. Нужно проходить уровни так, чтобы не быть «проклятым» (от англ. hexed). За каждый правильно решенный пазл игрок получает 1000 очков.

Ход решения задач максимально приближен к тому, с чем сталкивается искусственный интеллект.

1. Во-первых, игра лишена сюжетных линий, чтобы участник не был каким-либо образом предвзят. Это также означает, что в ней практически нет инструкций: игрокам придется узнавать правила в процессе игры. Предполагается, что игрок как бы ищет паттерны поведения, которые должны привести к повышению очков — совсем как искусственный интеллект.
2. Во-вторых, целью является максимизация набранных очков, что является типичной задачей алгоритма ИИ.

Зачем все это

Ученые исследуют, как действует человек в ситуации открытого поиска решений. Более гибкий разум человека выступает как эталон, на который можно ориентироваться.

Кроме того, исследование может предоставить информативный датасет для изучения поведения людей в целом. Как сказал один из исследователей, Гаутам Агарвал, игра «может помочь смоделировать поведение в более захватывающей среде, чем та, которая создается в лаборатории».

Пазлы сложноваты для нейросетей

Данные о поведении пользователей только предстоит собрать. Но у исследователей уже есть информация о том, как соотносится поведения человека и искусственного интеллекта в подобных задачах. Ранее прототип игры был протестирован в Шампалимо на двенадцати участниках. Их показатели сравнили с показателями нейросетей, обучавшихся играть в го и игры-платформеры от Atari.

В пазлах искусственный интеллект поначалу был не очень хорош. На первом уровне человеку понадобилось около двух попыток, чтобы победить, тогда как для ИИ это число составило 20. К пятому уровню производительность ИИ приблизилась к уровню людей. Тем не менее, наиболее значимым открытием является другое. Оказалось, что к концу игры люди собирают пазлы практически идеально, в то время как ИИ это почти не удается — он использует слишком сложные, изощренные подходы, и в итоге делает что-то иррациональное. Дальнейшие исследования в этой области помогут усовершенствовать работу нейросетей, сделав их более гибкими.

А что дальше?

Ученых больше всего интересуют шаги понимания, необходимые для того, чтобы игрок научился решать целые классы похожих проблем. Когда это будет достигнуто, исследование перейдет на более глубокий уровень — ученые станут делить индивидов по определенным признакам и искать различия в процессах решения задач и принятия решений. Люди имеют разный уровень тревожности, планируют по-разному, отличаются разным уровнем настойчивости и уверенности в себе. Имеют ли значение все эти качества? Если да, то как? Ответить на эти вопросы исследователям только предстоит.

Источники

1. Tapping Gamers to Learn How People Problem-Solve
2. Официальный сайт hexxed