„DeepMind“laboratorijos tyrėjai nusprendė išsiaiškinti, kuriuos motyvus nervų tinklas supranta geriau: konkuruoti ar bendradarbiauti. Taigi jie tikisi geriau suprasti, kaip AI veiks, jei ji dirbs su kita AI situacijose, kuriose yra neišsami informacija.
Pirmajame žaidime abi AI (raudona ir mėlyna) turėjo surinkti daugiausiai obuolių (žalių taškų) pradinėje dvimatėje erdvėje. Kiekvienas AI turėjo galimybę šaudyti kitą lazerio spinduliu ir taip laikinai pašalinti priešą iš žaidimo.
- „Salik.biz“
Žaidimas buvo žaidžiamas tūkstantį kartų, ir tyrėjai nustatė, kad raudona ir mėlyna spalvos mieliau rinkdavosi tyliai obuolius, kol jų buvo pakankamai. Tačiau kai tik buvo mažiau žalių taškų, konkurentai ėmė šaudyti vienas į kitą iš lazerių, kad galėtų judėti į priekį. Naudodamiesi mažais tinklais, PG buvo labiau linkę į taikų sambūvį, tačiau turėdami didesnius, sudėtingesnius tinklus, PG pradėjo šaudyti greičiau į kitą žaidėją ir rinkti sau visus obuolius.
Antrame, optimistiškesniame žaidime, vadinamame „Wolf Pack“, AI buvo paprašyta žaisti kaip „vilkai“, bandantys sugauti „grobį“. Žaidėjai gavo didelį atlygį, kai netoliese buvo kiti vilkai, kai jie sėkmingai pagavo grobį. Dėl to žaidėjai greitai suprato, kad reikia dirbti kartu. Kuo didesnis tinklas, tuo greičiau suprato, kad tokioje situacijoje geriausias būdas išspręsti problemą yra bendradarbiavimas.
Visa tai atrodo pakankamai akivaizdu, tačiau nepaisant to, mes susiduriame su gyvybiškai svarbiais AI ateities kūrimo tyrimais. Reikės vis sudėtingesnių scenarijų, kad išsiaiškintumėte, kaip neuroniniai tinklai veikia, atsižvelgiant į nurodytas sąlygas, taip pat, kaip jie reaguoja esant informacijos trūkumui.