OpenAI использует механизм обучения с подкреплением для обучения своего искусственного интеллекта в игре в прятки. В этом процессе происходит множество раундов игры, в ходе которых агенты AI учатся адаптироваться к различным ситуациям и применять стратегии, которые позволяют им эффективно прятаться или находить других игроков.
В каждом раунде игры AI получает информацию о своем окружении и пытается принять решения, основываясь на этой информации. С помощью механизма обучения с подкреплением агенты AI получают обратную связь о правильности своих действий и корректируют свои стратегии для достижения лучших результатов.
Одной из ключевых особенностей игры в прятки, которую использовали в обучении искусственного интеллекта, является неопределенность и динамичность ситуации. Игроки могут менять свое поведение, принимать неожиданные решения и создавать новые тактики, что требует от AI способности быстро адаптироваться и принимать решения на основе текущей обстановки.
Десятки миллионов раундов игры позволяют AI накопить большой опыт и разнообразные ситуации, что способствует более эффективному обучению искусственного интеллекта. Такой подход также позволяет AI обучаться без необходимости заранее задавать ему правила или стратегии, что делает его более гибким и адаптивным в различных ситуациях.