Сбор данных Atari 2600 для обучения с подкреплением
(оригинал статьи на https://geektimes.ru/post/284020/ )
Всем привет! “Искусственный интеллект победил человека в Го”, “Искусственный интеллект играет в Atari 2600 лучше чем человек”, “Компьютерные боты приблизились по уровню игры в Doom к человеческим игрокам” — последнее время таких заголовков становится всё больше и больше. Появляются многочисленные среды для разработки и тестирования алгоритмов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning): OpenAI Universe, Microsoft Minecraft Malmo, DeepMind SCII. И кто знает, что будет завтра?
(скриншот http://atarigrandchallenge.com/, предназначенный для сбора данных)
Для своей магистерской работы я хочу собрать коллекцию реплеев игр для Atari 2600, сыгранных людьми. В дальнейшем я использую ее для обучения ботов и выложу все собранные данные в открытый доступ, чтобы все желающие могли использовать их для своих исследований.
Для этой цели создан сайт atarigrandchallenge.com. По сути, сайт является обёрткой для JavaScript-эмулятора Javatari, которая на каждый кадр игры записывает все нажатия клавиш, а также очки в игре, количество жизней и прочую информацию об игре (например, является ли кадр последним кадром текущей игры).
На основе этой информации будет восстановлена последовательность кадров исходной игры. Бот будет обучаться игре, основываясь только на пикселях экрана и нажатых клавишах.
Если желаете помочь исследованию, просто зайдите на сайт и сыграйте пару игр. Для игры нужна клавиатура. На мобильных устройствах эмулятор не работает.
Ссылка на сайт с играми: http://atarigrandchallenge.com/
Оригинал статьи: https://geektimes.ru/post/284020/