Искусственный интеллект и нейронные сети с функцией машинного обучения уже давно умеют обучаться различным навыкам практически без посторонней помощи. Но, по сообщениям издания Techxplore, группе исследователей пришла в голову идея заставить ИИ выступить в роли «наставника», обучая созданные компьютерные модели бегать, ходить, играть в футбол и преодолевать препятствия, основываясь на собственном опыте.

Новый алгоритм получил название DeepLoco, и он может быть использован как альтернативный способ создания анимации движения в играх и фильмах. Сейчас анимирование компьютерных персонажей происходит вручную, либо же посредством переноса заранее записанных движений реальных актеров. DeepLoco же позволяет компьютерным персонажам автоматически перемещаться так, чтобы движения были реалистичными и соответствовали окружению. В ходе процесса обучения персонажи получают опыт методом проб и ошибок, вырабатывая идеальную модель поведения для каждой конкретной ситуации.

К примеру, уже сейчас персонажи научились ходить по узкой тропинке, избегать столкновений с движущимися объектами и даже пинать футбольный мяч. При этом, по словам создателей алгоритма, обучением компьютерных моделей дело не ограничивается. DeepLoco можно использовать также и в обучении двух- и четырехногих роботов. Применение процесса «самостоятельного обучения» может дать возможность научить роботов передвижению без точной ручной настройки. Как говорит автор работы профессор Мишель ван де Панн,

«Мы создаем модели людей, которые учатся двигаться быстро и ловко, ориентируясь на окружение. Мы учим компьютерных персонажей реагировать на обстановку, при этом не указывая вручную необходимые стратегии, например, как держать равновесие или планировать путь через движущиеся препятствия. Все это модель познает самостоятельно».