До недавнего времени между человеком и компьютерами, а также роботами было лишь одно самое существенное отличие: мы, «мешки с костями», — единственные на этой планете, кто мог научить эти машины тому, как функционировать. И вот совсем недавно изыскатели из Университета штата Вашингтон смогли лишить нас этой уникальной возможности — ученые создали компьютеры, которые могут обучать другие компьютеры. И для реализации этой идеи они используют классическую аркаду Pac-Man.

Доктор Мэтью Е. Тэйлор, профессор кафедры искусственного интеллекта в Университете штата Вашингтон, разработал метод, который позволяет компьютеру-«учителю» давать советы компьютеру-«студенту» практически таким же образом, как это делается между живым учеником и живым учителем, за исключением, пожалуй, того, что здесь для обучения используется специальный алгоритм. Ключевым фактором во всем этом является то, насколько часто обучающий компьютер будет давать подсказки своему компьютерному ученику: если учитель будет давать подсказки слишком часто, то ученик ничему не научится сам, а если подсказки давать слишком редко, то процесс обучения может сильно затянуться.

«Мы разработали алгоритм, согласно которому даются советы, и в настоящий момент пытаемся определить, в какой момент эти советы действительно что-то меняют в обучении другой машины», — говорит Тэйлор.

С подбором правильного времени для выдачи совета компьютер-«учитель» смог давать наставления компьютеру-«ученику» о том, как играть в аркаду Pac-Man и модифицированную версию стратегии StarCraft. В итоге изыскатели заметили, что компьютер-«ученик» стал более подкованным в этих дисциплинах, чем сам компьютер-«учитель». Нетрудно догадаться, что такой же подход можно применить и в других сферах, например, скажем, при «убийстве всех человеков».

Сферы применения возможностей обучения машин другими машинами практически безграничны. В будущем машинное обучение, например, позволит обучать устаревшие модели заводских роботов новым производственным процессам без необходимости замены оборудования. Ну а в долгосрочной перспективе — создать роботов, которые смогут учить людей.