… Что не только повышает эффективность собственно игропроцесса, но и позволяет машине учить незнакомые слова из руководства.
Компьютеры легко обращаются со словами в форме данных: текстовые редакторы помогают упорядочить любой набор предложений, а поисковые веб-сервисы найдут слово на сайтах. Понять же смысловое значение конкретного набора букв машине гораздо сложнее. Однако, как доказали исследователи Массачусетского технологического института (MIT), это возможно.

Проверкой для ИИ может служить выполнение незнакомой задачи по имеющимся текстовым инструкциям. Значения слов, напомним, компьютеру изначально неизвестны. Реджина Барзилай и её коллеги предложили простое воплощение этой идеи — обычную компьютерную стратегию со встроенным руководством для игрока. Преимуществом стратегий является отсутствие предопределённого исхода или заранее известных ходов оппонента, а пояснения, как играть, сформулированы в простой и логичной форме, поясняет участник проекта С. Р. К. Бранаван.

В качестве «модельной» игры специалисты использовали Civilization, а тестируемый компьютер умел выполнять лишь простые команды — такие как перемещение курсора или левый и правый клики мышкой. Вначале подопытный случайным образом совершал различные игровые действия, сопоставляя изменения в игре с теми словами, которые появлялись на экране и были в руководстве.

Постепенно ложные варианты отсекались, и поведение системы становилось всё более осмысленным. В итоге она смогла воспроизвести 80% всех действий, которые совершил бы живой пользователь после прочтения инструкций. Компьютер, имевший доступ к правилам игры, выигрывал на 72% чаще, чем его собрат, лишённый такой возможности, а общий уровень побед поднялся с 46% до 79%.

Как отмечают авторы идеи, которая была представлена на прошедшей в конце июня конференции Ассоциации вычислительной лингвистики (ACL), такой подход может упростить задачу разработчиков компьютерных игр и одновременно сделать поведение искусственных соперников человека более реалистичным. Но главной целью всё-таки являлась проверка способности компьютера узнавать значение слов, и это было успешно продемонстрировано.