Розробники штучного інтелекту DeepMind перевірили його здатність співпрацювати з іншими і виявили, що у випадках коли нейромережі загрожує можливість програшу, вона схильна використовувати агресивні тактики поведінки для того, щоб забезпечити собі виграш, повідомляє Business Insider.
У ході дослідження вчені провели 40 мільйонів раундів комп'ютерної гри зі збирання фруктів між двома "агентами" DeepMind, які повинні були змагатися один з одним і зібрати настільки багато віртуальних яблук, наскільки це буде можливо.
Виявилося, що поки в грі була достатня кількість яблук штучний інтелект вів себе мирно, але по мірі того, як яблук ставало все менше агенти були схильні використовувати лазер для того, щоб вибити опонента з гри і зібрати яблука. При цьому, ніякої додаткової "винагороди" за використання лазерного променя штучний інтелект не отримував. Він просто вибивав суперника з гри і отримував можливість спокійно збирати яблука.
Якщо ж агенти не використовували лазерні промені, вони могли закінчити гру з однаковою кількістю яблук. Цікаво, що саме таку тактику обрали "менш інтелектуальні" версії DeepMind. Саботаж, агресію і жадібність демонстрували тільки більш комплексні версії штучного інтелекту.
Більш того, більш комплексні форми DeepMind були схильні раніше почати використання лазера і таким чином отримати доступ до левової частки яблук. На думку дослідників, це свідчить про те, що більш інтелектуально розвинені агенти більше схильні до навчання у навколишнього середовища і, як наслідок, до більш агресивних тактик поведінки.
Дослідники також перевірили можливості штучного інтелекту в грі Wolfpack, в якій два агента DeepMind грали як вовки, а один – як вівця. Вчені підкреслюють, що з цієї гри штучний інтелект виніс думку про те, що кооперація з іншими може принести бажаний результат.
Раніше повідомлялося про те, що штучний інтелект зрівнявся в тесті IQ з чотирирічними дітьми. Автори використали тест WPPSI третього видання, який застосовується для дітей віком від 2,5 до 7 років. Щоб адаптувати видання для комп'ютерної програми, вчені використовували додаткові модулі, що переводять текстовий питання в набір ключових слів.