استخدام آخر للذكاء الصنعي يبرز لنا قدراته الكبيرة في التفوق على البشر، هذه المرة مع لعبة Pac-Man الشهيرة القديمة التي حققت فيها مايكروسوفت أعلى نتيجة ممكن الوصول إليها.
عمل فريق من شركة التعلم العميق الناشئة الكندية Maluuba على استخدام فرع من الذكاء الصنعي يدعى تعزيز التعلم reinforcement learning وذلك للعب النسخة الخاصة بجهاز أتاري 2600 من لعبة Ms. Pac-Man.
تمكن نظام الذكاء الصنعي بواسطة اسلوب “فرّق تسد” divide-and-conquer أن يصل إلى أعلى عدد ممكن من النقاط وهو 999,990 نقطة.
البروفيسورة Doina Precup في جامعة McGill في مونتريال أبدت إعجابها ليس في الإنجاز الذي حققه الباحثون في الذكاء الصنعي في الشركة الناشئة التي استحوذت عليها مايكروسوفت، بل في الطريقة التي تمكنوا من خلالها تحقيق ذلك.
واستخدم الفريق طريقة تجزئة المشكلة الكبيرة إلى مشاكل أصغر وتوزيعها على عدة فروع للتعامل معها عبر الذكاء الصنعي للوصول إلى أعلى نتيجة. ومن المثير للإهتمام العمل على عدة أجزاء مختلفة لتحقيق هدف واحد في النهاية.
واعتمد فريق الباحثون على طريقة تدعى Hybrid Reward Architecture بحيث تستخدم 150 وكيل agent ذكاء صنعي يعمل معاً بالتوازي للفوز في اللعبة.
تأتي صعوبة اللعبة للذكاء الصنعي كونها تحاكي التفكير والذكاء البشري بسبب تعقيد اللعبة ومحدودية عدد مرات اللعب ( الأرواح ).
أخيراً، قد يخطر ببالك ما فائدة مثل هذا الإنجاز عملياً؟ بحسب الفيديو الذي نشرته الشركة أن هذا التطور في الذكاء الصنعي يمكنه تحسين اتخاذ القرارات في المواقف الصعبة مثل القنوات التسويقية الأمثل وبناء النماذج المالية وحتى الروبوت.
