خوارزمية ذكاء اصطناعي من سوني حققت نتائج خارقة في لعبة Gran Turismo Sport

أحد أفضل الأشياء حول الحواسيب هو أنها تستطيع التعلم من المحاكاة قدر الإمكان من خلال تجارب “العالم الحقيقي” المزعومة، هذا يعني أنه في ضوء المحاكاة المناسبة، يمكننا تعليم الذكاء الاصطناعي قيادة السيارات دون تعريض أي إنسان للخطر.

تدرب كل شركة ذكاء اصطناعي تقريباً خوارزميات مركباتها ذاتية القيادة باستخدام المحاكاة، وحتى الآن، لم تكن أجهزة المحاكاة نفسها مثيرة للاهتمام. إنها في الغالب مجرد محركات فيزيائية مصممة ليتم تفسيرها بواسطة شبكة عصبية.

لكن شركة سوني Sony كشفت حديثاً عن جهاز محاكاة القيادة الذاتية الأكثر شهرة على الإطلاق في لعبة غران توريزمو سبورت Gran Turismo Sport.

إذا لم تكن لاعباً فهذا ليس برنامجاً متقدماً مصمماً لتدريب الذكاء الاصطناعي، إنها لعبة، وليست فقط أي لعبة، إنما واحدة من أكثر سلاسل محاكاة السباقات المحبوبة في التاريخ.

حيث نشر باحثون من جامعة زيورخ وشركة سوني مؤخراً ورقة مطبوعة تعرض تطوير وكيل مستقل مصمم للتغلب على أفضل اللاعبين البشريين في اللعبة.

وتعتبر لعبة (Gran Turismo Sport (GTS بأنها محاكاة واقعية للغاية للقيادة، وظواهر النمذجة ، مثل تأثير درجة حرارة الإطارات ومستوى الوقود الحالي للسيارة، لذلك فإن المسار الأمثل (أي المسار الذي يؤدي إلى أسرع وقت) لسيارة في GTS لا يعتمد فقط على هندسة وخصائص المسار، ولكن أيضاً على الخصائص الفيزيائية وحالة السيارة.

بعبارة أخرى: إنها محاكاة مشروعة تستخدمها فرق السباق في العالم الحقيقي للمساعدة في تحديد قدرات السائقين على مستوى الخبراء الحقيقيين. هذا مدح كبير جداً للعبة الفيديو.

كان لدى الباحثين مهمة صعبة للغاية، في حين أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتفوق بانتظام على البشر في ألعاب مثل الشطرنج وجو، فإن المتسابقين القياسيين الذين يتحكم فيهم الكمبيوتر يميلون إلى التصرف بشكل سيئ ضد اللاعبين البشريين الخبراء.

حيث كتب الباحثون :

“على حد علمنا، فإن الشخصيات المضمنة من غير اللاعبين (NPC) المضمنة في ألعاب سباقات السيارات الحديثة غير قادرة على التنافس مع لاعبين خبراء بشريين في مقارنات عادلة. على سبيل المثال، يخسر NPC المدمج حالياً في لعبة Gran Turismo Sport ما مجموعه 11 ثانية مقارنة بأسرع سائق بشري وهو أبطأ من 83٪ من جميع البشر في أحد إعداداتنا المرجعية”

وأضاف الباحثون “يبدو أن ألعاب السباق الأخرى تسد الفجوة أمام الخبراء البشريين من خلال منح ميزة غير عادلة لـ NPC ، على سبيل المثال عن طريق زيادة قوة محرك سيارة NPC ؛ هذا ، مع ذلك ، يؤدي إلى الإحباط بين اللاعبين البشريين الذين يشعرون بالغش”

وبدلاً من الغش في القواعد أو تعديله، لجأ الفريق إلى جانب من جوانب الذكاء الاصطناعي يسمى التعلم المعزز العميق، تضمن ذلك تدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف على الطريق أمامك والتفاعل بطريقة أقرب إلى الأسلوب البشري.

على حد علمنا، هذه هي المرة الأولى التي تتغلب فيها سيارة ذاتية القيادة على خبراء بشريين في لعبة Gran Turismo Sport.

مقالات قد تعجبك

آبل أعلنت عن جهاز iPad Air جديد
آبل أعلنت عن إصدار جديد من ساعتها الذكية Apple Watch Series 6
يوتيوب أطلقت ميزة جديدة منافسة لتيك توك
ما البيانات التي يمكن الوصول إليها من هاتف أو حاسوب مسروق أو ضائع؟
ما سبب رسالة افتح قفل آيفون لاستخدام ملحقات USB؟ وما الحل؟
كيفية إنشاء نسخة احتياطية كاملة لنظام تشغيل الكمبيوتر وجميع أقراصه

كيف توقعت خوارزميات الذكاء الاصطناعي الفائز بكأس العالم؟

انطلقت بطولة كأس العالم لكرة القدم في روسيا في الرابع عشر من هذا الشهر، وبدأت معها الكثير من الأحاديث والتوقعات الخاصة بأداء المنتخبات المشاركة بشكل عام، وبالفائز النهائي بشكل خاص.

تعتمد بعض المواقع والشركات التي تريد البحث في مسألة توقع الفائز النهائي بهذه البطولة على الطرق والأساليب الإحصائية التقليدية التي يتم تنفيذها من قبل الإحصائيين المحترفين.

فعلى سبيل المثال توصلت بعض الأبحاث الإحصائية التي تعتمد على جمع البيانات ونمذجتها إلى أن الفريق البرازيلي هو الأكثر احتمالاً للفوز بالبطولة بنسبة 16.6%، يليه المنتخب الألماني بنسبة 12.8%.

ولكن في السنوات الأخيرة، طور الباحثون تقنيات خاصة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، هذه التقنيات لديها القدرة على التفوق على الأساليب الإحصائية التقليدية.

من أجل ذلك قام Andreas Groll في جامعة دورتموند التقنية في ألمانيا بمشاركة عدد قليل من زملائه على توظيف هذه التقنيات الحديثة من أجل محاولة توقع الفائز.

وتم استخدام مزيجاً من تقنيات التعلم الآلي والإحصاءات التقليدية، وهي طريقة تسمى طريقة الغابة العشوائية random-forest.

ظهرت تقنية الغابة العشوائية في السنوات الأخيرة كطريقة قوية لتحليل مجموعات البيانات الكبيرة، وهي تستند إلى فكرة أن بعض الأحداث المستقبلية يمكن تحديدها من خلال شجرة القرارات التي يتم فيها حساب النتيجة في كل فرع بالرجوع إلى مجموعة من بيانات التدريب.

ومع ذلك، تعاني أشجار القرار من مشكلة معروفة جيداً، ففي المراحل الأخيرة من عملية التفرّع، يمكن أن تصبح القرارات مشوهة بشدة من خلال بيانات التدريب المتفرقة والمعرّضة للتفاوت الكبير.

استخدم Andreas Groll هذا الأسلوب لنمذجة بطولة كأس العالم الحالية، وذلك من خلال تصميم نتائج كل لعبة من المرجح أن تلعبها الفرق ومن ثم استخدام النتائج لبناء المسار الأكثر احتمالاً في البطولة.

وتم الاعتماد على مجموعة من العوامل أثناء نمذجة النتائج، بما في ذلك العوامل الاقتصادية مثل الناتج المحلي الإجمالي والسكان، وترتيب الفيفا للفرق الوطنية.

أضف إلى ذلك خواص الفرق نفسها، مثل متوسط ​​أعمارهم، وعدد لاعبي دوري أبطال أوروبا لديهم، وجنسية المدرب وما إلى ذلك.

ومن المثير للاهتمام أن نهج الغابة العشوائية يسمح أيضاً بتضمين محاولات التصنيف الأخرى، مثل التصنيفات المستخدمة من قبل شركات الإحصاء والتنبؤ التي تعتمد على الطرق التقليدية.

تختلف التوقعات التي تم التوصل إليها من خلال هذه العملية عن غيرها من الطرق الإحصائية، كبداية تختار طريقة الغابة العشوائية إسبانيا باعتبارها الفائز الأكثر احتمالاً مع احتمال قدره 17.8%.

ومع ذلك، هناك عامل كبير في هذا التنبؤ هو هيكل البطولة نفسها، فإذا تمكنت ألمانيا من تخطي مرحلة المجموعات من المنافسة، فمن المرجح أن تواجه معارضة قوية في مرحلة خروج المغلوب اللاحقة.

تحسب طريقة الغابة العشوائية فرص ألمانيا في الوصول إلى ربع النهائي بـ 58%، على النقيض من ذلك فإنه من غير المحتمل أن تواجه إسبانيا معارضة قوية في دور خروج المغلوب، وبالتالي فإن لديها فرصة 73% للوصول إلى ربع النهائي.

قام Andreas Groll بمحاكاة كامل البطولة 100 ألف مرة، وذلك من أجل نمذجة أكبر عدد ممكن من الاحتمالات الممكنة الناتجة عن العدد الضخم من التباديل بين الفرق المشاركة.

النتيجة النهائية تقول أن إسبانيا تمتلك أفضل فرصة للفوز ببطولة كأس العالم وذلك لأن طريقها للوصول إلى النهائي أسهل من طريق ألمانيا.

ولكن إذا نجحت ألمانيا في الوصول إلى ربع النهائي، فإن نتائج محاكاة Andreas Groll تعطيها الأفضلية لتكون الفائز هذا العام وبالتالي ستتمكن من الدفاع عن لقبها الذي تم تحقيقه عام 2014.

مقالات قد تعجبك:

ماهي النفايات الإلكترونية؟ وكيف ولمَ علينا إعادة تدويرها؟
ما هي تقنية الواقع المعزّز؟ وما أهم بيئات تطويرها؟
ما هي ملفات CSV؟ وكيف يمكن فتحها وإنشاؤها؟
ما هي تقنية NFC و بماذا أستطيع استخدامها ؟
ما هو Android One ؟ وما هو Android Go ؟ وما الفرق بينهما ؟