باحثون يبتكرون نظام ذكاء اصطناعي جديد يتعلم ألعاب Atari أسرع 6,000 مرة!

حقق فريق من جامعة "كارنيجي ميلون" Carnegie Mellon إنجازًا جديدًا في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تمكنوا من تطوير نظام جديد للذكاء الاصطناعي يتفوق بـ6 آلاف مرة على النظام السابق في اللعب والفوز في العاب أتاري Atari.

قال يوي وو، الباحث الرئيسي: "إن عملنا هو الأول الذي يثبت إمكانية وجود إطار تعليمي معزز كامل التلقائية للاستفادة من دليل التعليمات للعبة مدروسة على نطاق واسع".

ويستخدم نظام الذكاء الاصطناعي الجديد التعلم المكرر، كما يعتمد على دليل اللعبة لمساعدته في الوصول إلى الحل. وتعد جامعة كارنيجي ميلون من الرائدة في هذا المجال، حيث تمكن فريق البحث في عام 2013 من تطوير نظام الذكاء الاصطناعي "Deep Q-Network" (DQN) الذي يمكنه تعلم لعب ألعاب Atari عن طريق المحاولة والخطأ.

وقد أسفر النظام عن نتائج مذهلة، حيث كان قادرًا على التفوق على اللاعبين البشريين في العديد من الألعاب، بما في ذلك الألعاب الكلاسيكية مثل "Breakout" و"Space Invaders" و"Pong".

ويتخذ فريق DeepMind من شركة جوجل مقراً له لتدريب الذكاء الاصطناعي في حل الألعاب، ويتمحور اهتمام الفريق بشكل كبير حول الألعاب Atari الشهيرة في عالم الألعاب، وقد استخدم الفريق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتدريب نفسه في حل وإنهاء كل 57 لعبة من ألعاب Atari.

ومن الجدير بالذكر أن هذا النظام هو خطوة إلى الأمام في تطوير الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة وكفاءة. ويمكن أن يساعد هذا التقدم في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات، مثل تحسين الألعاب والترفيه وتحسين أمن المعلومات والتحليل البياني للبيانات وغيرها. ويعتبر هذا النجاح إضافة جديدة إلى سجل جامعة كارنيجي مليون في الأبحاث الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي.

ويُذكر أيضًا أنه من المهم أن نلاحظ أن التكنولوجيا الحالية لتطوير الذكاء الاصطناعي لا تزال في مراحلها الأولى، وهناك مجال للابتكار والتطوير الذي سيمكن تطوير نظم الذكاء الاصطناعي الأكثر قوة وفعالية في المستقبل. وبالتالي، يمثل هذا النجاح من جامعة كارنيجي مليون دليلاً على أن المجال ما زال يحتوي على الكثير من الفرص للتقدم والتطور.