یادگیری تقویتی عمیق جزو جدیدترین شاخه های هوش مصنوعی در بازی های رایانه ای است که طی چند سال گذشته مطرح شده است و به صورت عملی نیز در بهترین بازی های رایانه ای استفاده شده است. البته الگوریتم های آن از قبل نیز وجود داشتند اما ترکیب شبکه های عصبی عمیق و روش های یادگیری تقویتی، منجر به تولید یادگیری تقویتی عمیق شده است.
نقش یادگیری عمیق در این میان این است که به الگوریتم های یادگیری تقویتی این امکان را می دهد که شخصیت های بازی را قادر سازند تا در زمان بسیار کمتری بتوانند از محیط دانش کسب کنند. یعنی در طول زمان قادر باشند تا یاد بگیرند و تخصص آن ها بیش تر شود.
مثلا وقتی که با یک مبارز در حال مبارزه هستید، شاید در ابتدا شخصیت مقابل شما از مهارت مبارزه کمی برخوردار باشد اما با گذشت زمان و مبارزات متعدد، مهارت مبارزه این شخصیت افزایش می یابد و دقیقا مانند یک انسان می تواند یاد بگیرد. در ادامه جدیدترین اخبار تکنولوژی با ما همراه باشید تا به بررسی این مقوله بپردازیم.
هوش مصنوعی در بازی های رایانه ای
هوش مصنوعی در بازی به شدت مورد استفاده قرار می گیرد و بازی های سه بعدی که امروزه شاهد آن هستیم، بدون وجود هوش مصنوعی بی معنی هستند. یکی از شاخه های جدید و بسیار قدرتمند هوش مصنوعی که در این سال های اخیر به وفور در بازی های حرفه ای استفاده شده است، تکنولوژی یادگیری تقویتی عمیق است که در این مقاله قصد دارم شما را با یادگیری تقویتی عمیق در بازی آشنا کنم.
یادگیری تقویتی عمیق در بازی
تقریبا تمام بازی های رایانه ای جدیدی که وجود دارند، از این قابلیت در بازی استفاده می کنند. نحوه کار این تکنولوژی که از دو بخش تشکیل شده است به صورت زیر است:
1- یادگیری تقویتی: وقتی که این الگوریتم روی شخصیت های بازی اعمال می شود، در ابتدا این شخصیت ها هیچ دانش و هوشی ندارند بلکه در حین بازی کردن و تعامل با محیط بازی، می توانند مهارت و هوش خود را افزایش دهند. یعنی یادگیری تقویتی روی این شخصیت ها جوری برنامه ریزی شده است که مانند یک انسان می توانند با دنیای بازی ارتباط برقرار کنند و یاد بگیرند. اما مشکلی که الگوریتم های یادگیری تقویتی دارند این است که نیاز به زمان خیلی خیلی زیادی دارند تا بتوانند مهارت مربوطه را یاد بگیرند و برای بازی که یک موجودیت پیچیده است، کمی ناکارآمد هستند و شخصیت بازی باید زمان بیش تری را صرف کند تا بتواند مثلا نحوه مبارزه را یاد بگیرد و در طول زمان و مبارزات متعدد با شما، قادر به شکست شما باشد. از این رو جهت غلبه بر این مشکل در بازی های حرفه ای و بازی های رایانه ای، شبکه های عصبی عمیق را با آن ها ترکیب می کنند.
2- شبکه های عصبی عمیق: وظیفه و هدف اصلی شبکه های عصبی عمیق در الگوریتم های یادگیری این است که با انتقال دانش به یادگیری تقویتی، باعث می شود که شخصیت های بازی در زمان بسیاری کمتری مهارت های مورد نظر را در بازی کسب کنند و به نوعی قدرت یادگیری آن ها افزایش یابد. به طور کلی می توان گفت که نقش شبکه های عصبی عمیق این است که به عنوان یک دستیار برای یادگیری تقویتی عمل می کنند.
3- یادگیری تقویتی عمیق: در نهایت نیز با ترکیب این دو روش و ترکیب آن ها با یکدیگر، شاهد بازی های حرفه ای هستیم و وقتی که شما در حال مبارزه یا نبرد با شخصیت های بازی هستید، در واقع هوش مصنوعی در بازی یا بهتر است بگویم که الگوریتم های آن است که با شما در حال مبارزه است و با گذشت زمان دقیقا مانند یک انسان می تواند یاد بگیرد و احتمالا در مراحل بالاتر شما را شکست دهد.
کلام آخر
یادگیری تقویتی عمیق در بازی یک تکنولوژی خیلی جدید است که هنوز به تکامل خود نرسیده است اما با گذشت زمان شاید متوجه شده باشید که بازی های رایانه ای چقدر واقعی تر شده اند. بله درست است این هوشمندی را مدیون هوش مصنوعی در بازی هستیم.