DeepMind's Quake III
Geliştiricilerin, insan oyuncuların işini kolaylaştırmak veya birçok oyunun çok oyunculu modlarının tek oyunculu rekreasyonlarını yapmak için botlar koyduğu oyunlar gördük. Bu AI oyuncuları, insan meslektaşlarına karşı rekabet edebilecek kadar nadiren yeteneklidir. Bu nedenle, birçok çok oyunculu oyunun öğrenme eğrisini kolaylaştırmak için kullanılırlar. DeepMind ise birçok çalışma alanında yapay zeka kullanımında uzmanlaşmış bir firma. AI güdümlü botlarının, en çok oynanan çok oyunculu Quake III oyunlarından birinde nihayet insan meslektaşlarını yenebileceklerini açıkladılar. Bulguları, yapay zeka öğrenimine ve yeteneklerine sahip olanlar için büyüleyici.
Bu, DeepMind’ın video oyunlarındaki ilk girişimi değil, birçok çok oyunculu oyunun profesyonel oyuncularını yenebilecek bir sinir motoru geliştirdiler. Buradaki en iyi örnek, AI'larının söz konusu oyunun tanınmış profesyonel oyuncusunu yendiği AlphaGo'dur. Ayrıca diğer birçok oyun için AI geliştirdiler.
Kesintiler
Quake III'teki yapay zeka ile ilgili çıkarımlarına geri dönersek. Quake III, piyasadaki diğer birçok oyundan büyük ölçüde farklıdır. Prosedürel olarak oluşturulmuş aşamalar ve oyunun birinci şahıs perspektifinde olması nedeniyle oyun kategorik olarak farklıdır. Buradaki AI geliştirmenin sorunu, oyunu yenmek için mümkün olan en iyi yöntemi öğrenememeleridir. Yapay zeka insansı öğrenme eğrisine benzediği için, problemin kılık değiştirmiş bir lütuf olduğunu kanıtladı, daha sonra bunun üzerine.
AI sıfırdan başladı ve bayrak modunu ele geçirmenin kurallarını öğrendi. Yapay zeka, daha sonra, yapay zekanın yanı sıra insanların da eşleştirildiği 40 insan oyuncuyu yenmeyi başardı. İnsanları önemli ölçüde yendikten sonra DeepMind, kazandıklarının yapay zeka temsilcilerinin insan yanlısı tepki sürelerine atfedildiğini kabul etti. Böylece onları yavaşlatmaya karar verdiler, ancak AI yine de insan meslektaşlarını yenmeyi başardı.
AI İlerlemesi
Tomshardware Yapay zekanın oyunun temellerini öğrenmesi gerektiğinden ve yapay zekanın aşamalar prosedürel olarak oluşturulduğunda sonuçları alabildiği gerçeğinden dolayı çıkarımlarının özellikle büyüleyici olduğunu bildiriyor.
DeepMind, bu projedeki çalışmalarının, yapay zekaya karşı yapay zeka anlamına gelen çoklu aracı teknikleri kullanarak yapay zekayı verimli bir şekilde eğitebileceğimizi vurguladığını söyledi. Yapay zekayı yalnızca hatalarından haberdar etmekle kalmaz, aynı zamanda daha iyi yapılabilecek şeyler üzerinde de çalışır. Dediler, ' Çok temsilcili eğitim tarafından sağlanan doğal müfredattan yararlanarak ve insanlarla takım bile olabilen sağlam aracıların geliştirilmesini zorlayarak sonuçları vurgular. . '
Etiketler AI
