تیم تحقیقاتی گوگل DeepMind به‌تازگی از دستاوردی بزرگ در زمینه هوش مصنوعی رونمایی کرده است. این شرکت هوش مصنوعی جدیدی به نام Dreamer ساخته که توانسته در بازی Minecraft فقط در 9 روز بدون هیچ آموزش مستقیم انسانی حرفه‌ای شود.
طبق گزارش InterestingEngineering و براساس مقاله Nature، این تحقیق که محققان گوگل DeepMind همراه تیمی از دانشگاه تورنتو انجام داده‌اند، به روش‌های نوین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌تواند در آینده کاربردهای گسترده‌تری پیدا کند.
Dreamer AI و روش‌های نوین یادگیری خودآموز
برخلاف الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشین که برای یادگیری نیاز به داده‌های ساخت انسان و فیلم‌های آموزشی داشتند، Dreamer کاملاً مستقل و بدون دریافت ورودی از بازی Minecraft شروع به یادگیری کرد. این الگوریتم از طریق سیستم یادگیری تقویتی، به‌ویژه با تمرکز بر جمع‌آوری الماس‌های درون بازی، تجربی و بدون هیچ گونه راهنمایی از انسان‌ها توانست در کمتر از 30 دقیقه مانند انسان‌ها الماس در بازی استخراج کند.
این روش یادگیری نوین در مقایسه با روش‌های قدیمی که بر پایه حجم عظیمی از داده‌های انسانی استوار بودند، به الگوریتم اجازه داد با سرعت بیشتری به سطح حرفه‌ای در بازی Minecraft برسد. هر 30 دقیقه، تیم تحقیقاتی محیط بازی را از نو بازنشانی می‌کردند و این اتفاق به Dreamer این امکان را داد که مداوم به شرایط جدید عادت کرده و استراتژی‌های جدیدی برای موفقیت در دنیای بازی پیدا کند.
Dreamer AI و قابلیت تخیل برای یادگیری سریع‌تر
یکی از ویژگی‌های برجسته‌ای که باعث موفقیت Dreamer شد، توانایی آن در شبیه‌سازی سناریوهای آینده بود. این الگوریتم به‌جای آزمایش تصادفی استراتژی‌ها، توانست مدلی ذهنی از محیط خود بسازد و تصمیم‌گیری‌های خود را براساس پیش‌بینی نتایج احتمالی بهبود بخشد. این ویژگی به Dreamer این امکان را داد که مسیرهای بهینه‌تری برای رسیدن به هدف خود انتخاب کرده و به‌سرعت به سطح پیشرفته برسد.
این دستاورد به‌وضوح نشان می‌دهد پیشرفت‌های بزرگی در زمینه هوش مصنوعی اتفاق افتاده است که می‌تواند در حوزه‌های مختلف ازجمله رباتیک، خودکارسازی و حل مسائل پیچیده در صنایع مختلف کاربرد داشته باشد. به‌ویژه اینکه Dreamer می‌تواند به ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند خودآموز مهارت‌های جدید را در دنیای واقعی بیاموزند و برای انجام وظایف مختلف ازجمله مسیریابی خودکار، بهینه‌سازی لجستیک و تعامل هوشمند با محیط خود توانمند شوند.
تیم تحقیقاتی گوگل DeepMind به‌تازگی از دستاوردی بزرگ در زمینه هوش مصنوعی رونمایی کرده است. این شرکت هوش مصنوعی جدیدی به نام Dreamer ساخته که توانسته در بازی Minecraft فقط در 9 روز بدون هیچ آموزش مستقیم انسانی حرفه‌ای شود.
طبق گزارش InterestingEngineering و براساس مقاله Nature، این تحقیق که محققان گوگل DeepMind همراه تیمی از دانشگاه تورنتو انجام داده‌اند، به روش‌های نوین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اشاره دارد که می‌تواند در آینده کاربردهای گسترده‌تری پیدا کند.
Dreamer AI و روش‌های نوین یادگیری خودآموز
برخلاف الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشین که برای یادگیری نیاز به داده‌های ساخت انسان و فیلم‌های آموزشی داشتند، Dreamer کاملاً مستقل و بدون دریافت ورودی از بازی Minecraft شروع به یادگیری کرد. این الگوریتم از طریق سیستم یادگیری تقویتی، به‌ویژه با تمرکز بر جمع‌آوری الماس‌های درون بازی، تجربی و بدون هیچ گونه راهنمایی از انسان‌ها توانست در کمتر از 30 دقیقه مانند انسان‌ها الماس در بازی استخراج کند.
این روش یادگیری نوین در مقایسه با روش‌های قدیمی که بر پایه حجم عظیمی از داده‌های انسانی استوار بودند، به الگوریتم اجازه داد با سرعت بیشتری به سطح حرفه‌ای در بازی Minecraft برسد. هر 30 دقیقه، تیم تحقیقاتی محیط بازی را از نو بازنشانی می‌کردند و این اتفاق به Dreamer این امکان را داد که مداوم به شرایط جدید عادت کرده و استراتژی‌های جدیدی برای موفقیت در دنیای بازی پیدا کند.
Dreamer AI و قابلیت تخیل برای یادگیری سریع‌تر
یکی از ویژگی‌های برجسته‌ای که باعث موفقیت Dreamer شد، توانایی آن در شبیه‌سازی سناریوهای آینده بود. این الگوریتم به‌جای آزمایش تصادفی استراتژی‌ها، توانست مدلی ذهنی از محیط خود بسازد و تصمیم‌گیری‌های خود را براساس پیش‌بینی نتایج احتمالی بهبود بخشد. این ویژگی به Dreamer این امکان را داد که مسیرهای بهینه‌تری برای رسیدن به هدف خود انتخاب کرده و به‌سرعت به سطح پیشرفته برسد.
این دستاورد به‌وضوح نشان می‌دهد پیشرفت‌های بزرگی در زمینه هوش مصنوعی اتفاق افتاده است که می‌تواند در حوزه‌های مختلف ازجمله رباتیک، خودکارسازی و حل مسائل پیچیده در صنایع مختلف کاربرد داشته باشد. به‌ویژه اینکه Dreamer می‌تواند به ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند خودآموز مهارت‌های جدید را در دنیای واقعی بیاموزند و برای انجام وظایف مختلف ازجمله مسیریابی خودکار، بهینه‌سازی لجستیک و تعامل هوشمند با محیط خود توانمند شوند.
