Stfw.RuНесколько дней назад состоялось соревнование Visual Doom AI Competition между ботами, в котором приняли участие команды из лабораторий по исследованию искусственного интеллекта различных университетов, а также компаний Intel и Facebook. В состязании Limited Deatchmatch первое место занял бот команды из Facebook, на втором месте бот Университета Карнеги — Меллон, на третьем - бот команды Эссекского университета. В состязании Full Deatchmatch первое место заняла команда Intel, второе - Университета Карнеги — Меллон (CMU), третье - Университета Восточной Финляндии. На соревнованиях также проводились показательные бои между людьми и ботами, в которых боты одержали победу. Платформой поддерживается как прохождение игры в однопользовательском режиме, так и участие в командных состязаниях.
Ключевой задачей проекта является изучение возможностей по применению методов машинного обучения на основе восприятия визуальной информации. Для распознавания изображений в VizDoom используется свёрточная нейронная сеть, моделирующая особенности зрительной коры. VizDoom оформлен в виде платформы, позволяющей создавать ботоы на языках Python, C++, Java. Предоставляется API для полного контроля за работой бота, в том числе для применения различных методов машинного обучения. Например, в варианте бота от разработчиков из Университета Карнеги — Меллон была использована модифицированная глубинная нейронная сеть с подкреплением (DQN, Deep Q-network), основанная на наработках компании DeepMind. Для увеличения качества отслеживания перемещения врагов и прогнозирования выстрелов в нейронной сети применялась архитектура LSTM.
