ഉള്ളടക്ക പട്ടിക[മറയ്ക്കുക][കാണിക്കുക]
ലോകമെമ്പാടുമുള്ള കോടിക്കണക്കിന് കളിക്കാർക്ക് വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ വെല്ലുവിളിയായി തുടരുന്നു. നിങ്ങൾക്കത് ഇതുവരെ അറിയില്ലായിരിക്കാം, പക്ഷേ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളും വെല്ലുവിളി ഉയർത്താൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
വീഡിയോ ഗെയിമുകളിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ പ്രയോഗിക്കാനാകുമോ എന്നറിയാൻ AI-യുടെ മേഖലയിൽ നിലവിൽ കാര്യമായ ഗവേഷണങ്ങൾ നടക്കുന്നുണ്ട്. ഈ മേഖലയിലെ ഗണ്യമായ പുരോഗതി അത് കാണിക്കുന്നു മെഷീൻ ലേണിംഗ് മനുഷ്യ കളിക്കാരനെ അനുകരിക്കാനോ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാനോ ഏജന്റുമാരെ ഉപയോഗിക്കാം.
ഭാവിയിൽ ഇത് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത് വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ?
ഈ പ്രോജക്റ്റുകൾ കേവലം വിനോദത്തിനാണോ അതോ നിരവധി ഗവേഷകർ ഗെയിമുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിന് ആഴത്തിലുള്ള കാരണങ്ങളുണ്ടോ?
ഈ ലേഖനം വീഡിയോ ഗെയിമുകളിലെ AI-യുടെ ചരിത്രം ഹ്രസ്വമായി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. അതിനുശേഷം, ഗെയിമുകളെ എങ്ങനെ തോൽപ്പിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഞങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ചില മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുടെ ഒരു ദ്രുത അവലോകനം ഞങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് നൽകും. ഞങ്ങൾ വിജയകരമായ ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നോക്കാം നാഡീവലകൾ നിർദ്ദിഷ്ട വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ പഠിക്കാനും മാസ്റ്റർ ചെയ്യാനും.
ഗെയിമിംഗിലെ AI-യുടെ സംക്ഷിപ്ത ചരിത്രം
വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ അൽഗോരിതം ന്യൂറൽ നെറ്റ്സ് ആയിത്തീർന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് നമുക്ക് പരിശോധിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, കമ്പ്യൂട്ടർ ശാസ്ത്രജ്ഞർ AI-യിൽ ഗവേഷണം നടത്താൻ വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിച്ചുവെന്ന് നമുക്ക് ചുരുക്കമായി നോക്കാം.
AI-യിൽ താൽപ്പര്യമുള്ള ഗവേഷകർക്ക് അതിന്റെ തുടക്കം മുതൽ തന്നെ വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ ഗവേഷണത്തിന്റെ ഒരു ചൂടേറിയ മേഖലയാണെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് വാദിക്കാം.
ഉത്ഭവത്തിൽ കർശനമായി ഒരു വീഡിയോ ഗെയിം അല്ലെങ്കിലും, AI-യുടെ ആദ്യ നാളുകളിൽ ചെസ്സ് ഒരു വലിയ ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രമായിരുന്നു. 1951-ൽ, ഡോ. ഡയട്രിച്ച് പ്രിൻസ് ഫെറാന്റി മാർക്ക് 1 ഡിജിറ്റൽ കമ്പ്യൂട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ചെസ്സ്-പ്ലേയിംഗ് പ്രോഗ്രാം എഴുതി. ഈ വലിയ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് പേപ്പർ ടേപ്പിൽ നിന്ന് പ്രോഗ്രാമുകൾ വായിക്കേണ്ടി വന്ന കാലഘട്ടത്തിലായിരുന്നു ഇത്.
പ്രോഗ്രാം തന്നെ ഒരു സമ്പൂർണ്ണ ചെസ്സ് AI ആയിരുന്നില്ല. കമ്പ്യൂട്ടറിന്റെ പരിമിതികൾ കാരണം, മേറ്റ്-ഇൻ-ടു-ചെസ്സ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന ഒരു പ്രോഗ്രാം മാത്രമേ പ്രിൻസിന് സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയൂ. ശരാശരി, വെളുത്ത, കറുത്ത കളിക്കാർക്കായി സാധ്യമായ എല്ലാ നീക്കങ്ങളും കണക്കാക്കാൻ പ്രോഗ്രാം 15-20 മിനിറ്റ് എടുത്തു.
ചെസ്സ്, ചെക്കറുകൾ എന്നിവ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ പതിറ്റാണ്ടുകളായി ക്രമാനുഗതമായി മെച്ചപ്പെട്ടു. 1997-ൽ ഐബിഎമ്മിന്റെ ഡീപ് ബ്ലൂ റഷ്യൻ ചെസ്സ് ഗ്രാൻഡ്മാസ്റ്റർ ഗാരി കാസ്പറോവിനെ ആറ് ഗെയിം മത്സരങ്ങളിൽ പരാജയപ്പെടുത്തിയതോടെ പുരോഗതി അതിന്റെ പാരമ്യത്തിലെത്തി. ഇക്കാലത്ത്, നിങ്ങളുടെ മൊബൈൽ ഫോണിൽ കണ്ടെത്താനാകുന്ന ചെസ്സ് എഞ്ചിനുകൾക്ക് ഡീപ് ബ്ലൂവിനെ പരാജയപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
വീഡിയോ ആർക്കേഡ് ഗെയിമുകളുടെ സുവർണ്ണ കാലഘട്ടത്തിലാണ് AI എതിരാളികൾ ജനപ്രീതി നേടാൻ തുടങ്ങിയത്. 1978-ലെ സ്പേസ് ഇൻവേഡേഴ്സും 1980-കളിലെ പാക്-മാനും ആർക്കേഡ് ഗെയിമർമാരിൽ ഏറ്റവും പരിചയസമ്പന്നരായവരെപ്പോലും വെല്ലുവിളിക്കാൻ കഴിയുന്ന AI സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ വ്യവസായത്തിന്റെ മുൻനിരക്കാരിൽ ചിലരാണ്.
AI ഗവേഷകർക്ക് പരീക്ഷണം നടത്താനുള്ള ഒരു ജനപ്രിയ ഗെയിമായിരുന്നു പാക്-മാൻ. വിവിധ മത്സരങ്ങൾ ഗെയിമിനെ തോൽപ്പിക്കാൻ ഏത് ടീമിന് മികച്ച AI ഉപയോഗിച്ച് വരാൻ കഴിയുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ മിസ്. പാക്-മാൻ സംഘടിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്.
മിടുക്കരായ എതിരാളികളുടെ ആവശ്യം ഉയർന്നതോടെ ഗെയിം AI-യും ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് അൽഗോരിതങ്ങളും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഫസ്റ്റ്-പേഴ്സൺ ഷൂട്ടർമാർ പോലുള്ള വിഭാഗങ്ങൾ കൂടുതൽ മുഖ്യധാരയായതിനാൽ കോംബാറ്റ് AI ജനപ്രീതി വർധിച്ചു.
വീഡിയോ ഗെയിമുകളിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ്
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ പെട്ടെന്ന് ജനപ്രീതി നേടിയതോടെ, വിവിധ ഗവേഷണ പദ്ധതികൾ വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ കളിക്കാൻ ഈ പുതിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ശ്രമിച്ചു.
Dota 2, StarCraft, Doom തുടങ്ങിയ ഗെയിമുകൾ ഇവയുടെ പ്രശ്നങ്ങളായി പ്രവർത്തിക്കും മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതംസ് പരിഹരിക്കാൻ. ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ, പ്രത്യേകിച്ചും, മാനുഷിക തലത്തിലുള്ള പ്രകടനം കൈവരിക്കാനും മറികടക്കാനും കഴിഞ്ഞു.
ദി ആർക്കേഡ് ലേണിംഗ് എൻവയോൺമെന്റ് അല്ലെങ്കിൽ ALE ഗവേഷകർക്ക് നൂറിലധികം Atari 2600 ഗെയിമുകൾക്കുള്ള ഒരു ഇന്റർഫേസ് നൽകി. ക്ലാസിക് അറ്റാരി വീഡിയോ ഗെയിമുകളിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകളുടെ പ്രകടനത്തെ മാനദണ്ഡമാക്കാൻ ഓപ്പൺ സോഴ്സ് പ്ലാറ്റ്ഫോം ഗവേഷകരെ അനുവദിച്ചു. ഗൂഗിൾ അവരുടേത് പോലും പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു പേപ്പർ ALE-ൽ നിന്നുള്ള ഏഴ് ഗെയിമുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു
അതേസമയം, തുടങ്ങിയ പദ്ധതികൾ വിസ്ഡൂം 3D ഫസ്റ്റ്-പേഴ്സൺ ഷൂട്ടർ കളിക്കാൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതം പരിശീലിപ്പിക്കാൻ AI ഗവേഷകർക്ക് അവസരം നൽകി.
ഇത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു: ചില പ്രധാന ആശയങ്ങൾ
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ
മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനുള്ള മിക്ക സമീപനങ്ങളിലും ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു തരം അൽഗോരിതം ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഒരു മസ്തിഷ്കം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുമെന്ന് അനുകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു പ്രോഗ്രാമായി നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കാം. നമ്മുടെ മസ്തിഷ്കം ഒരു സിഗ്നൽ കൈമാറുന്ന ന്യൂറോണുകളാൽ നിർമ്മിതമാകുന്നത് പോലെ, ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റിൽ കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
ഈ കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകൾ പരസ്പരം സിഗ്നലുകൾ കൈമാറുന്നു, ഓരോ സിഗ്നലും ഒരു യഥാർത്ഥ സംഖ്യയാണ്. ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റിൽ ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് പാളികൾക്കിടയിൽ ഒന്നിലധികം പാളികൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഇതിനെ ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്ക് എന്ന് വിളിക്കുന്നു.
ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം
വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ പഠിക്കുന്നതിന് പ്രസക്തമായ മറ്റൊരു സാധാരണ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്, റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് എന്ന ആശയമാണ്.
റിവാർഡുകളോ ശിക്ഷകളോ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഏജന്റിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണ് ഈ സാങ്കേതികത. ഈ സമീപനത്തിലൂടെ, ട്രയലിലൂടെയും പിശകിലൂടെയും ഒരു പ്രശ്നത്തിന് പരിഹാരം കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഏജന്റിന് കഴിയണം.
സ്നേക്ക് ഗെയിം കളിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് കണ്ടെത്താൻ ഞങ്ങൾക്ക് ഒരു AI വേണമെന്ന് പറയാം. ഗെയിമിന്റെ ലക്ഷ്യം ലളിതമാണ്: ഇനങ്ങൾ കഴിച്ചും നിങ്ങളുടെ വളരുന്ന വാൽ ഒഴിവാക്കിയും കഴിയുന്നത്ര പോയിന്റുകൾ നേടുക.
റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, നമുക്ക് ഒരു റിവാർഡ് ഫംഗ്ഷൻ R നിർവചിക്കാം. ഒരു പാമ്പ് ഒരു ഇനം ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഫംഗ്ഷൻ പോയിന്റുകൾ ചേർക്കുകയും പാമ്പ് ഒരു തടസ്സത്തിൽ എത്തുമ്പോൾ പോയിന്റുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിലവിലെ പരിതസ്ഥിതിയും സാധ്യമായ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടവും കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, ഞങ്ങളുടെ റിവാർഡ് ഫംഗ്ഷൻ പരമാവധി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒപ്റ്റിമൽ 'നയം' കണക്കാക്കാൻ ഞങ്ങളുടെ റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് മോഡൽ ശ്രമിക്കും.
ന്യൂറോ എവല്യൂഷൻ
പ്രകൃതിയിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടുകൊണ്ട്, ന്യൂറോ എവല്യൂഷൻ എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു സാങ്കേതികതയിലൂടെ വീഡിയോ ഗെയിമുകളിൽ ML പ്രയോഗിക്കുന്നതിലും ഗവേഷകർ വിജയം കണ്ടെത്തി.
ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം ഗ്രേഡിയന്റ് ഇറക്കം ഒരു നെറ്റ്വർക്കിലെ ന്യൂറോണുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന്, മികച്ച ഫലങ്ങൾ നേടുന്നതിന് നമുക്ക് പരിണാമ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം.
ക്രമരഹിതമായ വ്യക്തികളുടെ ഒരു പ്രാരംഭ ജനസംഖ്യ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് പരിണാമ അൽഗോരിതങ്ങൾ സാധാരണയായി ആരംഭിക്കുന്നു. ചില മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ഈ വ്യക്തികളെ വിലയിരുത്തുന്നു. മികച്ച വ്യക്തികളെ "മാതാപിതാക്കൾ" ആയി തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ഒരു പുതിയ തലമുറ വ്യക്തികളെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഒരുമിച്ച് വളർത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ വ്യക്തികൾ പിന്നീട് ജനസംഖ്യയിൽ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ഫിറ്റ് വ്യക്തികളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കും.
ജനിതക വൈവിധ്യം നിലനിർത്തുന്നതിനുള്ള ക്രോസ്ഓവർ അല്ലെങ്കിൽ "ബ്രീഡിംഗ്" ഘട്ടത്തിൽ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ സാധാരണയായി ഏതെങ്കിലും തരത്തിലുള്ള മ്യൂട്ടേഷൻ ഓപ്പറേഷൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
വീഡിയോ ഗെയിമുകളിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗിനെക്കുറിച്ചുള്ള സാമ്പിൾ ഗവേഷണം
ഓപ്പൺഎഐ അഞ്ച്
ഓപ്പൺഎഐ അഞ്ച് ഓപ്പൺഎഐയുടെ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമാണ്, ഇത് ഒരു ജനപ്രിയ മൾട്ടിപ്ലെയർ മൊബൈൽ ബാറ്റിൽ അരീന (MOBA) ഗെയിമായ DOTA 2 കളിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
പ്രോഗ്രാം നിലവിലുള്ള റൈൻഫോഴ്സ്മെന്റ് ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി, സെക്കൻഡിൽ ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഫ്രെയിമുകളിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ സ്കെയിൽ ചെയ്തു. വിതരണം ചെയ്ത പരിശീലന സംവിധാനത്തിന് നന്ദി, ഓരോ ദിവസവും 180 വർഷം വിലമതിക്കുന്ന ഗെയിമുകൾ കളിക്കാൻ OpenAI-ന് കഴിഞ്ഞു.
പരിശീലന കാലയളവിനുശേഷം, ഓപ്പൺഎഐ ഫൈവിന് വിദഗ്ധ തലത്തിലുള്ള പ്രകടനം നേടാനും മനുഷ്യ കളിക്കാരുമായി സഹകരണം പ്രകടിപ്പിക്കാനും കഴിഞ്ഞു. 2019-ൽ ഓപ്പൺഎഐ അഞ്ചിന് കഴിഞ്ഞു പരാജയം 99.4% കളിക്കാർ പൊതു മത്സരങ്ങളിൽ.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ഓപ്പൺഎഐ ഈ ഗെയിമിനെക്കുറിച്ച് തീരുമാനിച്ചത്? ഗവേഷകർ പറയുന്നതനുസരിച്ച്, DOTA 2 ന് നിലവിലുള്ള ആഴത്തിന് പുറത്തുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ മെക്കാനിക്സ് ഉണ്ടായിരുന്നു ബലപ്പെടുത്തുന്ന പഠനം അൽഗോരിതംസ്.
സൂപ്പർ മാരിയോ ബ്രോസ്
സൂപ്പർ മാരിയോ ബ്രദേഴ്സ് പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമറുകൾ കളിക്കാൻ ന്യൂറോ എവല്യൂഷന്റെ ഉപയോഗമാണ് വീഡിയോ ഗെയിമുകളിലെ ന്യൂറൽ നെറ്റ്സിന്റെ മറ്റൊരു രസകരമായ പ്രയോഗം.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഇത് ഹാക്കത്തോൺ പ്രവേശനം ഗെയിമിനെക്കുറിച്ച് യാതൊരു അറിവും ഇല്ലാതെ ആരംഭിക്കുകയും ഒരു ലെവലിലൂടെ പുരോഗമിക്കാൻ ആവശ്യമായതിന്റെ അടിസ്ഥാനം പതുക്കെ നിർമ്മിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
സ്വയം-വികസിക്കുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ് ഗെയിമിന്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥയെ ടൈലുകളുടെ ഒരു ഗ്രിഡായി എടുക്കുന്നു. ആദ്യം, ന്യൂറൽ നെറ്റിന് ഓരോ ടൈലിന്റെയും അർത്ഥത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ധാരണയും ഇല്ല, "എയർ" ടൈലുകൾ "ഗ്രൗണ്ട് ടൈലുകളിൽ" നിന്നും "എനിമി ടൈലുകളിൽ" നിന്നും വ്യത്യസ്തമാണ്.
ഒരു ന്യൂറോ എവല്യൂഷന്റെ ഹാക്കത്തോൺ പ്രോജക്റ്റ് നടപ്പിലാക്കുന്നത് വ്യത്യസ്ത ന്യൂറൽ നെറ്റുകളെ തിരഞ്ഞെടുത്ത് വളർത്താൻ NEAT ജനിതക അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ചു.
പ്രാധാന്യം
വീഡിയോ ഗെയിമുകൾ കളിക്കുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ്സിന്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ കണ്ടു, ഇതിന്റെയെല്ലാം അർത്ഥമെന്താണെന്ന് നിങ്ങൾ ചിന്തിച്ചേക്കാം.
വീഡിയോ ഗെയിമുകളിൽ ഏജന്റുമാരും അവരുടെ പരിതസ്ഥിതികളും തമ്മിലുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഇടപെടലുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നതിനാൽ, AI നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും മികച്ച ടെസ്റ്റിംഗ് ഗ്രൗണ്ടാണിത്. വെർച്വൽ പരിതസ്ഥിതികൾ സുരക്ഷിതവും നിയന്ത്രിക്കാവുന്നതുമാണ് കൂടാതെ ഡാറ്റയുടെ അനന്തമായ വിതരണം നൽകുന്നു.
ഈ മേഖലയിൽ നടത്തിയ ഗവേഷണം, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ് എങ്ങനെ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച ഗവേഷകർക്ക് നൽകിയിട്ടുണ്ട്.
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ പ്രകൃതിദത്ത ലോകത്ത് മസ്തിഷ്കം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിൽ നിന്ന് പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു. ഒരു വീഡിയോ ഗെയിം കളിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് പഠിക്കുമ്പോൾ കൃത്രിമ ന്യൂറോണുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് പഠിക്കുന്നതിലൂടെ, എങ്ങനെയെന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ചയും നമുക്ക് ലഭിച്ചേക്കാം. മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം പ്രവൃത്തികൾ.
തീരുമാനം
ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകളും തലച്ചോറും തമ്മിലുള്ള സമാനതകൾ രണ്ട് മേഖലകളിലും ഉൾക്കാഴ്ചകളിലേക്ക് നയിച്ചു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്കൾക്ക് എങ്ങനെ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാനാകും എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള തുടർച്ചയായ ഗവേഷണം എന്നെങ്കിലും കൂടുതൽ വിപുലമായ രൂപങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം നിർമ്മിത ബുദ്ധി.
നിങ്ങളുടെ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുസൃതമായി ഒരു AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക, അത് വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പ് മുഴുവൻ വീഡിയോ ഗെയിമും കളിക്കാൻ കഴിയും, അത് നിങ്ങളുടെ സമയം വിലമതിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് നിങ്ങളെ അറിയിക്കുക. വീഡിയോ ഗെയിം കമ്പനികൾ ഗെയിം ഡിസൈൻ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ന്യൂറൽ നെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുമോ, ലെവൽ മാറ്റുക, എതിരാളിയുടെ ബുദ്ധിമുട്ട്?
ന്യൂറൽ നെറ്റ്സ് ആത്യന്തിക ഗെയിമർമാരാകുമ്പോൾ എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു?
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക