Платформа DeepMind Lab реализована в форме 3D-игры от первого лица, ориентированной на исследования и разработку в области систем машинного обучения и искусственного интеллекта. DeepMind Lab позволяет изучить как автономные интеллектуальные агенты смогут решать сложные задачи в больших виртуальных окружениях с ограниченным восприятием предметов в пространстве. Агент AI анализирует пространство визуально, от первого лица, имея ограниченное поле зрения, но обладая способностью смотреть по сторонам, перемещаться в 3D пространстве, выполнять определённые действия и получать сигналы обратной связи, что позволяет накапливать знания о предметах и условиях непосредственно в ходе игры.

В качестве примера поставленных перед агентом задач приводится игра по сбору фруктов в лабиринте. Преодолевая различные опасные препятствия, избегая падения с обрыва, перемещаясь между платформами при помощи двигающихся площадок, получая призовые очки и лишаясь очков в зависимости от вида собранных артефактов, агент получает представление о предложенном ему случайном окружении и при каждой новой попытке учитывает прошлым опыт для достижения оптимального результата. Уровни можно генерировать как программно, так и по заранее составленным игровым картам (карты могут создаваться в обычных игровых редакторах, таких как q3map2 и bspc).

DeepMind Lab позиционируется как своеобразная лаборатория для исследователей искусственного интеллекта, позволяющая симулировать окружение для проверки различных разработок. В основе DeepMind Lab лежит высокопроизводительный игровой движок Quake III Arena и набор скриптов для создания ботов от проекта OpenArena. Разработчикам систем искусственного интеллекта предоставляется простой и гибкий API для Си и Python, дающий возможность проверить способность адаптации самообучающихся систем к решению различных задач и организовать проверку новых методов искусственного интеллекта. Симуляция ведётся пошагово - игровой движок генерирует текущий кадр, после чего блокируется и передаёт картинку (битовая карта с дополнительными данными о глубине) агенту, который принимает решение о дальнейших действиях, затем цикл повторяется.

Предложенная платформа используется в компании DeepMind для экспериментов с универсальными системами искусственного интеллекта, которые могут решать любые сложные проблемы, без предварительного инструктажа о том, как именно можно решить проблему. Например, уже достигнуты выдающиеся результаты с самообучающимися виртуальными игроками, способными самостоятельно изучать правила игры, адаптироваться к изменяющимся условиям и достигать мастерства на уровне игрока-человека.

Источник: http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=45621