اشترك

الاستمرار بالحساب الحالي

شارك
شارك


تظهر دراسة ذكية لألعاب الفيديو أن المعلومات العامة التي لا يعيرها الناس اهتماماً تعطيهم أفضلية على التعلم الآلي.

2021-07-14 17:24:25

25 يوليو 2018
Article image

في 2013، لم تكن شركة ديب مايند معروفة كما هي الآن، ونشرت حينها بحثاً هاماً يظهر كيف يمكن لشبكة عصبونية أن تتعلم كيف تلعب ألعاب الفيديو القديمة كما يلعبها البشر، بمجرد النظر إلى الشاشة. وبعد ذلك، تمكنت تلك الشبكات من التغلب على أفضل اللاعبين البشر. بعد بضعة أشهر، اشترت جوجل هذه الشركة بمبلغ 400 مليون دولار. ومنذ ذلك الحين بدأت بتطبيق التعلم العميق في مجال واسع من التطبيقات، ومن أشهر هذه التطبيقات التغلب على البشر في لعبة جو القديمة. ولكن، وعلى الرغم من أن هذا العمل مثير للإعجاب، فإنه يوضح محدودية هامة يعاني منها التعلم العميق. ومقارنة مع البشر، فإن الآلات التي تعتمد على هذه التقنية تستغرق مقداراً كبيراً من الوقت حتى تتعلم. ما هي الميزة التي يحملها التعلم البشري بحيث نتمكن من تحقيق أداء جيد بخبرة قليلة نسبياً؟ اليوم، سنحصل على جواب تقريبي على هذه المسألة، وذلك بفضل عمل راتشيت دوبي وزملائه في جامعة كاليفورنيا في بيركلي. قام الفريق بدراسة كيفية تفاعل البشر مع ألعاب الفيديو لاكتشاف نوع المعرفة المسبقة التي نتكل عليها لفهم هذه الألعاب. تبين أن البشر يعتمدون على مخزون هائل من المعلومات السابقة عند البدء في لعبة جديدة، مما يجعل من الألعاب أسهل بكثير لهم، ولكن عند التعامل مع ألعاب لا تعتمد على هذه المعلومات، فإنهم يتعثرون، في حين

أدخل بريدك الإلكتروني واقرأ المقال مجاناً

أنشئ حساباً مجاناً واقرأ مقالتين مجاناً كل شهر من أوسع تشكيلة محتوى أنتجته ألمع العقول العالمية والعربية.