AI

يبتكر باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا روبوتًا يتفوق على البشر في ألعاب متعددة الأدوار المخفية

يبتكر باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا روبوتًا يتفوق على البشر في ألعاب متعددة الأدوار المخفية


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أصبحت الاختراقات والتطورات في الألعاب متعددة الوكلاء من الذكاء الاصطناعي تقريبًا هي القاعدة في السنوات الأخيرة. ومع ذلك ، فإن هذه الألعاب لم تضع بعد طرقًا لمعالجة تحديات الحياة الواقعية لتعاون الفريق أثناء اللعب مع أو ضد أعضاء الفريق غير المعروفين أو غير المعروفين.

هذا أمر بالغ الأهمية للألعاب متعددة الأدوار الخفية.

ذات صلة: حظر الألعاب: الصين ستمنع الألعاب الأقل من 18 عامًا بعد الساعة 10 مساءً.

الآن ، ابتكر باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا روبوتًا يمكنه اللعب والتغلب على اللاعبين البشريين في الألعاب التفاعلية متعددة اللاعبين عبر الإنترنت ذات الأدوار الخفية

الروبوت المسمى DeepRole هو عامل تعلم معزز متعدد العوامل يعمل مع الذكاء الاصطناعي (AI).

الروبوت واللعبة

يعد هذا تقدمًا مثيرًا لأن DeepRole هو أول روبوت يمكنه التغلب على البشر في الألعاب عبر الإنترنت حيث لا تكون ولاءات اللاعبين واضحة في بداية اللعبة.

منظم باستخدام "التفكير الاستنتاجي" المبتكر الذي تمت إضافته إلى خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم عادةً عند لعب البوكر ، يمكن للروبوت أن يفكر بإجراءات يمكن ملاحظتها جزئيًا. ثم يكتشف الروبوت ما إذا كان اللاعب صديقًا أم عدوًا أم لا.

يسعدنا مشاركة ما كنا نعمل عليه هذا العام - وكيل يمكنه لعب Avalon على مستوى الأداء البشري. يمكن أن تجد متعاونين في بيئات معادية للفوز باللعبة في مجموعة متنوعة من الخلطات الجماعية. https://t.co/ehPMBu3FnF

- جاك سيرينو (@ Detry322) 7 يونيو 2019

قال جاك سيرينو ، المؤلف الأول للورقة البحثية وخريج معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في الهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر ، "إذا استبدلت زميلًا بشريًا بآلة آلية ، فيمكنك توقع معدل فوز أعلى لفريقك. فالروبوتات شركاء أفضل".

أضاف المؤلف المشارك ، ماكس كلايمان وينر ، طالب ما بعد الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في مركز العقول والعقول والآلات ، وقسم الدماغ والعلوم المعرفية أن "البشر يتعلمون من الآخرين ويتعاونون معهم ، وهذا يمكننا من تحقيق معًا أشياء لا يمكن لأي منا تحقيقها بمفرده. ألعاب مثل "أفالون" تحاكي بشكل أفضل الإعدادات الاجتماعية الديناميكية التي يختبرها البشر في الحياة اليومية. عليك أن تعرف من هم في فريقك وسيعملون معك ، سواء كان هذا هو يومك الأول في رياض الأطفال أو يوم آخر في مكتبك ".

تعرض أخبار MIT عملنا على وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتعلمون العثور على الأصدقاء والأعداء في لعبة متعددة الوكلاء. ليتم تقديمها في # NeurIPS19 كمحادثة بارزة. MustafaHosny اللهم امين

- Max Kleiman-Weiner (maxhkw) 20 نوفمبر 2019

خوارزمية الذكاء الاصطناعي DeepRole

استخدم باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا خوارزمية ذكاء اصطناعي على الروبوت تسمى "تقليل الندم المضاد" (CFR). عملت هذه الخوارزمية على كيفية لعب لعبة من خلال اللعب ضد نفسها بشكل متكرر.

في كل نقطة من اللعبة ، يستخدم CFR "شجرة اللعبة" من الخطوط والعقد التي تصف الإجراءات المستقبلية المحتملة لجميع اللاعبين.

تمثل "أشجار اللعبة" كل إجراء محتمل يمكن للاعب في اللعبة اتخاذه في كل نقطة قرار.

لعب باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لعبة DeepRole ضد البشر في 4000 جولة مختلفة من لعبة الانترنت: "المقاومة: أفالون". بصفته زميلًا في الفريق وخصمًا ، فاز DeepRole باستمرار على اللاعبين البشر.

تتمثل الخطوات التالية التي يبحث فيها الباحثون في تطوير طرق لتعليم الروبوت التواصل مع لاعبين آخرين أثناء اللعبة باستخدام نص بسيط.


شاهد الفيديو: The MOST EXPENSIVE UNIVERSITIES In The World (سبتمبر 2022).


تعليقات:

  1. Mozes

    لا يعني ذلك

  2. Montaro

    ألم تحاول البحث عن Google.com؟



اكتب رسالة