في إنجاز جديد للذكاء الاصطناعي، تمكن نظام طوّرته شركة "ديب مايند" التابعة لغوغل من جمع الألماس في لعبة "ماينكرافت" الشهيرة دون أن يتعلم مسبقًا كيفية اللعب.
النظام، الذي يُعرف باسم Dreamer، حقق هذا الهدف الصعب عبر تخيّل النتائج المستقبلية لقراراته، في خطوة تُعتبر تقدمًا مهمًا نحو تطوير ذكاء اصطناعي عام يمكنه التعلّم والتكيّف في بيئات جديدة، وفقاً لمجلة Nature العلمية.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يتقن الخداع!
يقول الباحث دانجار هافنر من "ديب مايند" إن النظام لا يعتمد على تعليمات بشرية، بل يبني نموذجًا ذهنيًا للعالم المحيط به ويستخدمه لتوقّع العواقب المحتملة لأفعاله، مما يسمح له بتحسين أدائه تدريجيًا. ويُعد جمع الألماس في "ماينكرافت" تحديًا معقدًا يتطلب سلسلة طويلة من المهام، مثل جمع الخشب وصناعة الأدوات المناسبة والحفر في أعماق الأرض.
على عكس المحاولات السابقة التي استندت إلى تسجيلات للّعب البشري، استخدم Dreamer تقنية التعلم المعزز التي تعتمد على التجربة والخطأ. وتمكّن النظام من استكشاف بيئة اللعبة والتعلّم منها بمفرده، وهو ما اعتُبر إنجازًا مهمًا في مسيرة الذكاء الاصطناعي.
ويشير هافنر إلى أن هذه التقنية قد تفتح المجال أمام تطوير روبوتات تتعلّم التفاعل مع العالم الحقيقي، حيث يصعب تطبيق أساليب التجربة والخطأ بشكل مباشر. ورغم أن اختبار جمع الألماس لم يكن الهدف الأساسي من تطوير Dreamer، إلا أنه شكّل اختبارًا مثاليًا لقدرات النظام على التعلّم الذاتي من الصفر.
إسلام العبادي(أبوظبي)