Интересный подход к обучению решили использовать разработчики из DeepMind и Университета Карнеги — Меллон. Учить ИИ языкам довольно утомительно, поэтому учёные решили, что будет лучше, если искусственный интеллект будет обучаться базовым принципам использования языка самостоятельно — для этого исследователи поместили две нейронные сети в аркадную игру и заставили их рубиться до посинения, сопоставляя отдельные объекты с разными характеристиками до тех пор, пока они не начнут понимать язык.

Так, программы, пытаясь добиться нужного результата миллионами разных способов, научились ассоциировать определённые слова с объектами и их характеристиками и начали оперировать различными понятиями, такими как «больший» или «меньший», например, и стали различать похожие внешне предметы из игрового окружения. Так, искусственный интеллект смог применить полученные знания в незнакомых ситуациях, встретив в игре колонны и другие предметы одного цвета, но, согласно заданию, шёл именно к колоннам, хотя и не видел их ранее.

«Конечная цель состоит в том, чтобы помочь ИИ перенести полученные в игре знания на другие сферы его деятельности», — говорит Девендра Чаплот, магистр университета Карнеги — Меллон, которая представила доклад о проделанной командой работе.

Видеоигры используются разработчиками из DeepMind и для других целей. С помощью игры Sokoban, например, ИИ учат воображению — перед тем как сделать очередной ход, программа сама просчитывает «в уме» возможные варианты и делает правильный выбор.