كيفية التحسّن في ألعاب الفيديو (وفقًا للأطفال الرضع) - بريان كريستيان

في عام 2013، أراد مجموعة من الباحثين إنشاء نظام ذكاء اصطناعي يمكنه التغلّب على كل لعبة من ألعاب Atari. وقد طوروا نظامًا يُسمّى ديب كيو نيتوركس (DQN) وبعد أقل من عامين، أصبح نظامًا خارقًا. ولكن كان هناك استثناء واحد ملحوظ. عند ممارسة لعبة Montezuma’s Revenge، لم يتمكن نظام DQN من تسجيل أي نقاط. ما الذي جعل هذه اللعبة صعبة للغاية على الذكاء الاصطناعي؟ بريان كريستيان يحاول التقصي عن الأسباب. درّسه Brian Christian إخراج Gavin Edwards, Movult https://ed.ted.com/lessons/how-to-get... :عرض مواد الدرس http://bit.ly/TEDEdPatreon : أدعمنا على موقع Patreon