חטיבת המחקר של DeepMind של גוגל העלתה טיעון די מוצק שהעתיד של AI המשחק הוא ברשתות עצביות ללמידה עצמית. לא מסתפק בהורס את השחמט לנצח(קרדיט ל-BBC),הפרויקט האחרון שלהםהיה שצוות של סוכני AI ילמד איך לשחק ארעידת אדמה 3משחק נגזר של Capture The Flag מאפס. לא רק שהם שלטו בזה, אלא שאחרי כמעט חצי מיליון משחקים מדומים, הבוטים האלה לא רק טובים יותר משחקנים אנושיים, אלא משתפים פעולה יותר מאדם אם הם מתאימים לאחד כחבר לקבוצה.

המשחק שמשחקים הוא, יש להודות, משחק פשוט יחסית. מפות קטנות (אך נוצרות באופן פרוצדורלי), מכניקת לחימה היא בסיסית (פשוט 'תייג' את האויב כדי לגרום להם להפיל דגל נישא), והתאמות הן רק 2 נגד 2, אבל ה-AI האלה לימדו את עצמם כמה אסטרטגיות דמויות אנושיות באופן מפתיע מאפס. הם יגנו על הבסיס שלהם בעת הצורך, יחנו את בסיס האויב בזמן שהם ממתינים לחבר לצוות להבקיע לכידה, ויכסו את חברם לצוות כאשר הם חושבים שהם עלולים להיות בסיכון. אתה יכול לראות פירוט וידאו של תהליך הלמידה למטה, וכןקרא עוד כאן.

צפו ביוטיוב

בניגוד לבוטים רגילים של משחקים שקיימים אך ורק כתסריטים במשחק, AI אלה מקיימים אינטראקציה עם המשחק כפי שאדם היה נותן, נותן או מקבל. הם רואים בעולם זרם של תמונות פיקסלים, ומכניסים קלט דרך בקר משחק מדומה. בעוד שה-AI מקבל משוב חיובי על כיבוש שערים, הוא ידעשום דבר אחרבהתחלה. לא איך לראות, לא איך לשלוט במשחק, ובטח לא איך להשריץ-מחנה. בעוד שבינה מלאכותית אומנה בתחילה בזירות מוקפות חומות, הן הצליחו היטב גם בסביבה מדברית מתגלגלת שנוצרה באופן פרוצדורלי, מנוקדת בקקטוסים.

אמנם כל הכשרה של בינה מלאכותית תצטרך להתרחש בסביבה ארגונית מסיבית (מספר עצום של סימולציות הופעלו במקביל), אני באמת נרגש לראות אם ניתן להביא את הסוכנים המתקבלים לחומרה בקנה מידה צרכני. כמה כוח מעבד נדרש כדי להפעיל בינה מלאכותית שבאמת קוראת את המשחק לפי ראייה ועובדת מהר מספיק כדי לשחק בזמן אמת, בכל מקרה? למי שמוכן לצלול לעומק על זה, המאמר המלא של DeepMind בנושאניתן למצוא כאן.