يأخذ الذكاء الاصطناعي على Facebook لعبة Hanabi

أبحاث فيسبوك للذكاء الاصطناعي (FAIR) طور ذكاءً اصطناعيًا جديدًا التي أنتجت نتائج مبهرة للغاية عند مواجهة Hanabi. يعد التطوير الجديد خطوة كبيرة إلى الأمام بالنسبة لمنظمة العفو الدولية على Facebook. 

Hanabi هي لعبة ورق شبيهة بلعبة Solitaire. في حين أن معظم الألعاب المستخدمة لهذه التقنية تضع الذكاء الاصطناعي في مواجهة البشر بشكل مباشر ، وتحديداً لعبة الشطرنج أو لعبة Go ، يتطلب Hanabi من اللاعبين العمل مع بعضهم البعض لتحقيق هدف مشترك. 

استخدم Facebook الروبوتات للعمل معًا في اللعبة حتى تفوقت على أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة سابقًا. حقق أحدث نظام ذكاء اصطناعي درجة 23.92 من أصل 25 في اللعبة ، بينما وصل النظام الجديد إلى 24.61 من أصل 25. 

مرة أخرى في فبراير ، اقترح باحثون من Google و DeepMind و Carnegie Mellon University و Oxford معيار Hanabi. كما تضمنت أيضًا إنشاء ذكاء اصطناعي إضافي قادر على ممارسة اللعبة ، وأطلقوا عليها اسم "حدود جديدة لأبحاث الذكاء الاصطناعي". 

الباحثون متحمسون للتطور الجديد لأن نفس الذكاء الاصطناعي المستخدم لمساعدة الروبوتات يمكن استخدامه في مناطق أخرى. أحد الاستخدامات الممكنة هو تحسين الطريقة التي يتفاعل بها المساعدون الافتراضيون مع الناس. 

تحدث نعوم براون ، الباحث في Facebook AI ، عن نظام الذكاء الاصطناعي الجديد. 

"أحد الأشياء المثيرة حقًا في هذا هو أن التحسن الذي نلاحظه متعامد حقًا مع التحسينات التي يتم ملاحظتها من خلال التعلم المعزز العميق: يمكنك إضافة هذا فوق أي استراتيجية، وسيجعلها أقوى بكثير، "قال باون في مقابلة أجراها مع VentureBeat. "نحن نرى أن النتائج تفوق بكثير ما توقعناه نحن أو باحثون آخرون. في الواقع ، الفوائد التي نحصل عليها من البحث أقوى من الفوائد التي تم اكتسابها من خلال جميع خوارزميات التعلم المعزز العميق التي تم استخدامها في الماضي ".

يأتي التطور الجديد باستخدام الذكاء الاصطناعي في Facebook في وقت يواصل فيه الباحثون إنشاء برنامج قادر على مواجهة بعض أكثر الألعاب تعقيدًا. في عام 2016 ، تغلب نظام الذكاء الاصطناعي DeepMind من Google على أفضل اللاعبين البشريين في لعبة اللوحة الصينية Go. 

تعتبر Hanabi الآن أفضل لعبة لاختبار الذكاء الاصطناعي لأنها مبنية على العمل الجماعي والاستراتيجية ، وهو معلم رئيسي للوصول إليه بواسطة الذكاء الاصطناعي. عند استخدامه في هذه البيئة ، يمكن أن يتحسن الذكاء الاصطناعي ويصبح أكثر تطورًا.

آدم ليرر باحث على فيسبوك ومساهم في الورقة. 

قال: "أحد الأسباب التي تجعلنا ننتقل إلى هذه الألعاب التعاونية هو أنني أعتقد أننا نوعًا ما في النقطة التي لا توجد فيها ألعاب متبقية على الأقل من حيث الألعاب التنافسية". 

Hanabi لديه فرق من لاعبين إلى خمسة لاعبين يتم منحهم بطاقات عشوائية. البطاقات بألوان مختلفة وتحتوي على أرقام مختلفة ، وتضعها الفرق على طاولة ، حسب اللون وبالترتيب العددي الصحيح. 

لا يمكن للاعبين رؤية بطاقاتهم الخاصة ، لكن يمكن لزملائهم في الفريق رؤية ذلك. يُسمح للاعبين بإعطاء تلميحات للآخرين. على سبيل المثال ، يمكن لأحد أعضاء الفريق إعطاء تلميح حول الألوان ، مما يؤدي إلى قيام الآخر بلعب البطاقة أو تجاهلها. 

أحد الجوانب الأكثر تعقيدًا في اللعبة هو أنه يتعين على اللاعب معرفة القرائن وماذا تعني. يصعب على الروبوت معرفة هذا الجزء من اللعبة بالمعلومات التي يمتلكها. 

كانت الروبوتات قادرة على بناء إستراتيجية بسبب التقنيات والتعلم المعزز الذي استخدمه Facebook. يعتقد Facebook أنه يمكن استخدام هذه التقنية في تطبيقات أخرى مثل الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة وأنظمة أخرى. 

"هذا شيء يأتي بشكل طبيعي جدًا للبشر ، فكرة القدرة على وضع نفسك في مكان شخص آخر وفهم سبب قيامهم بالإجراءات التي يتخذونها ، وما يفكرون فيه ، وحتى إذا لم يفعلوا ذلك لا أعرف أشياء معينة. ولكنه أمر عانى منه الذكاء الاصطناعي من الناحية التاريخية حقًا ". "كان هناك نقاش طويل حول ما إذا كان لدى الرئيسيات نظرية العقل وفي أي عمر يطور الأطفال الرضع نظرية العقل ، وأعتقد أنه من الرائع حقًا أن نرى هذا النوع من السلوك في الذكاء الاصطناعي. وأعتقد أن هذا سيكون مهمًا حقًا إذا أردنا نشر الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي للتفاعل مع البشر لأن البشر يتوقعون هذا السلوك ".