Startap oyunçuların hərəkətlərini süni intellekt üçün məlumata çevirir

    Britaniyanın “Worldmodeldata” startapı oyunçuların videooyunlardakı hərəkətlərini süni intellektin təlimi üçün məlumatlara çevirir. Məqsəd fiziki mühiti və hərəkətlərin nəticəsini öyrənən “dünya modellərini” inkişaf etdirməkdir. Yann LeCunun məsləhətçi olduğu startap oyun studiyalarından görüntüləri, oyunçuların basdığı düymələri və digər idarəetmə siqnallarını toplayır. Sonra bunları vahid və nizamlı məlumat dəsti kimi süni intellekt laboratoriyalarına çatdırır.

    Böyük dil modelləri əsasən mətnlə öyrədilir. Buna görə fiziki dünyada dəqiq hərəkət tələb edən tapşırıqlarda çətinlik çəkə bilirlər. Məsələn, robot qolunun əşyanı hansı güclə tutmalı və necə çevirməli olduğu barədə internetdə az məlumat var. Laboratoriyalar insanlara və robotlara sensorlar qoşaraq belə nümunələr toplayır, amma bu üsulla böyük həcmdə məlumat əldə etmək çətindir. Real mühitdəki nadir və təhlükəli halları yenidən yaratmaq da asan deyil.

    “Worldmodeldata”ya görə, 3D oyunlar bu çatışmazlığı qismən aradan qaldıra bilər. Oyun görüntüsü oyunçunun həmin anda etdiyi hərəkətlə birləşdirilir. Beləcə sistem hərəkətlə onun nəticəsi arasındakı əlaqəni öyrənir. Şirkət müxtəlif məşhur oyunların studiyalarından təxminən 1 milyon saatlıq məlumatı lisenziyalaşdırıb, amma studiyaların adlarını açıqlamayıb. Gələcəkdə fərdi oyunçulara paylaşdıqları məlumatın qarşılığında pul ödənilməsi də planlaşdırılır.

    Startapın baş direktoru Rhea Loucas hesab edir ki, oyun məlumatları gələcəkdə dünya modellərinin əsas təlim mənbəyinə çevrilə bilər. Daha sonra bu modelləri konkret robot, avtomobil və ya istehsal işi üzrə real məlumatlarla uyğunlaşdırmaq olar. Oyunlarda çox sayda fərqli ssenari, o cümlədən nadir hallar var. Avtomobil, dron və zavod texnikasının belə vəziyyətlərdə düzgün davranmağı öyrənməsi vacibdir, çünki səhvlər ağır nəticələrə səbəb ola bilər.

    Ancaq oyun məlumatlarının fiziki dünyanı öyrətmək üçün yetərli olduğuna hamı inanmır. “Nvidia” dünya modellərini hazırlayarkən real fizika qaydalarını təqlid edən xüsusi proqram sisteminə üstünlük verir. Şirkətin mütəxəssisi Ming-Yu Liu deyir ki, oyunlarda əşyanın barmaqlarla hansı təzyiqdə tutulması kimi incə detallar çox vaxt hesablanmır. Buna görə bu məlumatlar robotların dəqiq hərəkətlərini öyrətməkdən daha çox, real görünən video və 3D mühitlər yaratmaq üçün yararlı ola bilər.

    Mütəxəssislərə görə, oyunlarda bəzi fizika qaydaları göstərilsə də, onlar real dünyanın sadələşdirilmiş təqlididir. Startapın üsulunun nə dərəcədə işlədiyi də hələ geniş sınaqlarla təsdiqlənməyib. Bununla yanaşı, dünya modellərini öyrətmək üçün böyük və müxtəlif məlumat dəstlərinin azlığı əsas problemlərdən biri olaraq qalır. Oyun məlumatlarının bu çatışmazlığı aradan qaldırıb-qaldırmayacağı gələcək nəticələrdən asılı olacaq.