कृत्रिम जिज्ञासा इस बॉट को मोंटेज़ुमा के बदला लेने की अनुमति देती है

जब यह पहली बार 1984 में दिखाई दिया, तो मोंटेज़ुमा का बदला गेमिंग कंसोल पर प्रदर्शित होने वाले सबसे चुनौतीपूर्ण वीडियो गेम में से एक माना जाता था। अब, मशीनों को अधिक कुशलता से सीखने में मदद करने के प्रयास में, एआई शोधकर्ताओं ने एक एल्गोरिदम बनाया है जो वास्तव में इस क्लासिक वीडियो गेम के नायक को कुछ बहुत ही महत्वपूर्ण तरीकों से प्रेरित करता है-और यह आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी है।

कोई भी जिसने कभी मोंटेज़ुमा का बदला खेला है, वह जानता है कि यह खेल वास्तव में कितना निराशाजनक हो सकता है। नए अध्ययन के लेखक इस तरह चुनौतियों का वर्णन करते हैं:

यह पुराना खेल मानव खिलाड़ियों के लिए कठिन है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तो बात ही छोड़िए। आज तक, एआई को प्रदर्शन के मामूली स्तर तक पहुंचने के लिए करोड़ों व्यक्तिगत फ्रेम लगते हैं, और सबसे अच्छा वे 72 में से केवल दो या तीन कमरों को साफ करने में सक्षम हैं।

Google का डीपमाइंड डिवीजन पिछले कुछ समय से मोंटेज़ुमा के रिवेंज को सुलझाने की कोशिश कर रहा है । पिछले साल, Google ने घोषणा की कि उसका डीप क्यू सिस्टम केवल वीडियो गेम कैसे खेले जाते हैं यह देखकर 49 अटारी गेम को हराने में सक्षम था। लेकिन मोंटेज़ुमा का बदला पूरी तरह से एक अलग चुनौती पेश करता है। जैसा कि उस समय वायर्ड में रिपोर्ट किया गया था, डीप क्यू खेल में किसी भी तरह की प्रगति के लिए अक्षम था, "एक बड़ा मोटा शून्य" स्कोर कर रहा था। पॉपुलर साइंस में डेव गेर्शगॉर्न द्वारा बताया गया मुद्दा यह है कि इस खेल में सफल होने के लिए, "खिलाड़ियों को एक कमरे को खाली करने की योजना बनाने की जरूरत है, और फिर उस योजना को निष्पादित करें।"

उस अंत तक, और अंत में एक एजेंट बनाने के अपने नवीनतम प्रयास में जो मोंटेज़ुमा के बदला में कम से कम आंशिक रूप से सफल हो सकता है , डीपमाइंड के शोधकर्ताओं ने पनामा जो को " आंतरिक प्रेरणा " कहा है ।

मूल रूप से, हमारे डिजिटल साहसिक कार्य के नायक को प्रत्येक स्तर को उसी तरह हल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जैसे मनुष्य इसे कैसे करते हैं, और यह नवीनता-आधारित पुरस्कारों का उपयोग करके किया जाता है। पनामा जो न केवल खेल जीतने के लिए बल्कि खेल को और अधिक तलाशने के लिए "प्रेरित" है। प्रत्येक एपिसोड में, वह कुछ अलग करने की कोशिश करता है, और यह अक्सर नए समाधान और अंततः सफलता पैदा करता है।

बेशक, जो वास्तव में मानव खिलाड़ियों की तरह आत्म-जागरूक नहीं है। इसके बजाय, उसे डिजिटल पुरस्कारों की एक श्रृंखला के माध्यम से प्रोत्साहित किया जाता है। इससे उसे तेजी से और कुछ उदाहरणों से सीखने में मदद मिलती है।

एक उदाहरण में (उपरोक्त वीडियो में दिखाएं), पनामा जो वास्तव में केवल चार प्रयासों में पूरे स्तर को हल करने का प्रबंधन करता है। और इस तथाकथित कृत्रिम जिज्ञासा के साथ और इसके बिना प्रोग्राम किए गए एजेंटों के तुलनात्मक विश्लेषण में, आंतरिक रूप से प्रेरित जो ने 24 में से 15 कमरों की खोज की, जबकि अनमोटेड जो ने सिर्फ दो की खोज की।

तथाकथित आर्केड लर्निंग एनवायरनमेंट में इस तरह से काम करके, शोधकर्ता एल्गोरिदम तैयार करने की उम्मीद कर रहे हैं जिन्हें वास्तविक दुनिया में लागू किया जा सकता है। भविष्य में, इसी तरह की प्रेरणा रोबोट और अन्य स्वायत्त उपकरणों को उसी तरह से नेविगेट करने और उनकी दुनिया का पता लगाने में मदद कर सकती है।

[ लोकप्रिय विज्ञान के माध्यम से arXiv ]

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