تعلم الذكاء الاصطناعي “دريمر” من غوغل كيفية لعب لعبة ماين كرافت دون تدريب

Image by Oberon Copeland, from Unsplash

تعلم الذكاء الاصطناعي “دريمر” من غوغل كيفية لعب لعبة ماين كرافت دون تدريب

وقت القراءة: 2 دقائق

نظام الذكاء الصناعي الجديد من Google DeepMind تمكن من معرفة كيفية جمع الألماس في لعبة Minecraft – واحدة من أصعب التحديات في اللعبة – دون أي تعليمات بشرية.

هل أنت في عجلة من أمرك؟ ها هي الحقائق السريعة:

  • تمكنت الذكاء الصناعي “Dreamer AI” من إتقان مهمة الماس في لعبة Minecraft بدون إشراف بشري.
  • استخدمت الذكاء الصناعي الخيال لتوقع نتائج الأفعال.
  • وصلت “Dreamer” إلى المستوى الخبير في تسعة أيام.

الذكاء الصناعي، الذي أطلق عليه اسم Dreamer، تعلم بنفسه لعبة ماين كرافت ووصل إلى المستوى الخبير في غضون تسعة أيام فقط. وقد فعل ذلك ببساطة من خلال تخيل النتائج المستقبلية لأفعاله الخاصة، كما تم التقرير عنه في دراسة نُشرت في Nature.

قال دانيجار هافنر، عالم الحاسوب في Google DeepMind، “إن Dreamer يمثل خطوة هامة نحو أنظمة الذكاء الاصطناعي العامة”، حسبما أفاد موقع Tech Xplore. “إنه يتيح للذكاء الاصطناعي فهم بيئته الفيزيائية وكذلك تحسين نفسه مع مرور الوقت، دون الحاجة إلى أن يخبره الإنسان بالضبط ما يجب أن يفعله”، أضاف.

يتم لعب Minecraft من قبل أكثر من 100 مليون مستخدم شهريًا، لتجربة العوالم ثلاثية الأبعاد التي تتولد بشكل عشوائي. من أجل العثور على الألماس، يحتاج المستخدمون إلى لعب خطوات متعددة، تبدأ بجمع الخشب، تليها إنشاء الأدوات، ثم بناء الفرن، استخراج الحديد، وأخيرًا الحفر تحت الأرض.

عادةً ما يتطلب الأمر عدة ساعات من اللعب لمعظم اللاعبين. ومع ذلك، استخدمت “Dreamer” ‘تعلم التعزيز‘ لاكتشاف إجراءات جديدة من خلال الاحتفاظ بالمحاولات الناجحة وتجاهل الفاشلة. قدم الفريق مكافآت صغيرة لكل خطوة، مثل صنع لوح خشبي وتعدين الحديد. ثم قاموا بإعادة تعيين اللعبة كل ثلاثين دقيقة لمنع حفظ النمط.

بخلاف أنظمة الذكاء الاصطناعي القديمة التي كانت تشاهد اللعب البشري لتعلمه، عملت “Dreamer” بشكل مستقل، ولم تتطلب عروضًا بشرية أو إرشادات خطوة بخطوة. سمحت وظيفة إنشاء “نموذج العالم” الداخلي للنظام لها بالتنبؤ بنتائج الإجراءات قبل اتخاذها.

“يمكّن نموذج العالم الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تصور المستقبل”، كما قال هافنر، حسبما أفاد موقع تك إكسبلور. وأطلق جيف كلون، خبير الذكاء الاصطناعي من جامعة بريتيش كولومبيا، على هذا الإنجاز لقب “خطوة كبيرة للأمام للمجال”، حسبما أفاد تك إكسبلور.

بينما يمكن للبشر العثور على الماس في حوالي 20-30 دقيقة، احتاجت دريمر تسعة أيام للقيام بنفس العمل. ومع ذلك، يعتقد الباحثون أن هذا العمل له آثار بعيدة المدى تتجاوز ألعاب الفيديو.

“هذا قد يساعد الروبوتات على تعلم طرق تحقيق الأهداف في العالم الحقيقي”، أضافت هافنر، كما تم الإبلاغ عنه في Tech Xplore.

هل أعجبك هذا المقال؟ امنحه تقييمًا!
كان سيئًا لم يعجبني كان معقولًا جيد إلى حد كبير! أحببته!

يسعدنا أن عملنا أعجبك!

نهتم برأيك لأنك من قرّائنا الذين نقدِّرهم، فهلّ يمكن أن تقيّمنا على Trustpilot؟ إنه إجراء سريع ويعني الكثير لنا. شكرًا لتعاونك القيّم!

قيِّمنا على Trustpilot
0 بتصويت 0 من المستخدمين
عنوان
تعليق
شكرًا على ملاحظاتك!
Loader
Please wait 5 minutes before posting another comment.
Comment sent for approval.

اترك تعليقًا

Loader
Loader عرض المزيد…