الذكاء الاصطناعي صانع الألعاب

نوع جديد من المطورين!

ابتداءً بالشركاتِ العملاقة وانتهاءً بالمطوِّرين المستقلين؛ يوجد لدينا اليومَ العديدُ من شركات إنتاج ألعاب الفيديو وتطويرها في جميع أنحاء العالم، وعندما بدا أنَّ جميعَ مَنْ لديه القدرة على صناعة الألعاب قد قام بذلك حقاً أعلنَ باحثون من معهد جورجيا للتكنولوجيا عن مطوِّر جديد فريد من نوعِه، ففي ورقة بحثية نُشِرَتْ على الإنترنت شَرَحَ فريقُ الباحثين هذا كيفيّةَ قيام الذكاء الصنعي بصناعة لعبة كمبيوتر.

وإذا ما فصَّلنا أكثر في ذلك؛ فقد أعادَ نظامُ الذكاء الصنعي هذا تصميمَ لعبتَين كلاسيكيتَين ثنائيَّتَي الأبعاد؛ مثل سوبر ماريو بروز (Super Mario Bros) وميغا مان (Mega-Man)، وذلك فقط من خلال مشاهدة هذه الألعاب تلعب، وفي حين أنَّ نظامَ الذكاءِ الصنعي التابع لفريق جورجيا للتكنولوجيا لم يستطع إنشاءَ نسخ متكاملة، فإنَّه أثبت قدرتَهُ على تعلُّم التصميم وراء هذه الألعاب الكلاسيكية، وهذه القدرة على صناعة الألعاب -ليس فقط تعلم كيفية لعبها- تجعل هذا النظام مختلفاً عن أنظمة الذكاء الصنعي الأخرى مثل ألفا-غو ديب-مايند (DeepMind’s AlphaGo)، والأنظمة التي تلعب ألعاب أتاري (Atari games) وستار كرافت الثاني (StarCraft II)، وبوت إيلون ماسك القادر على لعب لعبة دوتا (Elon Musk’s Dota-playing bot).

ولكن بالطبع، هنالك بعضُ الأشياء التي علينا النظر فيها أولاً (فنحن لا نريد أن نعِدَ وعوداً قد تكونُ عصيّةً على الوفاء بها)، إذ لم يتعلَّمْ  نظامُ الذكاء الصنعي كلَّ شيءٍ من الصفر؛ فمنذ البداية كان النظام مُجهَّزاً بقاموسٍ بصري لجميع تفاصيل اللعبة، فضلاً عن مجموعة من المفاهيم الأساسية – مثل موقع الكائنات وسرعتها- من أجل تحليل ما سوف يراه.

طريقة اللعب

“نحنُ نُقدِّمُ في هذا العمل نهجاً جديداً يسمحُ بتعليم نموذجٍ مُتخصِّصٍ بتوقّع النتائج المسقبليَّة ومحاكاتِها عن طريق السماح له بالبحث عن التغير في البكسلات”، كتبَ الباحثون.أي  ببساطة، يشاهدُ الآلافَ من الإطارات والبكسلات من اللعب التي تنطوي على مراقبة التغييرات من إطار واحد إلى آخر، وذلك من أجل إقامة صلة بين السبب والنتيجة، وفي نهاية المطاف؛ عُلِّمَ نظامُ الذكاء الصنعي هذا ما يكفي لبناء قوانينَ بسيطةٍ، ممَّا ساعدَ على تقريب مُحرِّك اللعبة بما فيه الكفاية لإعادة إنشائه.

“لِكلِّ إطارٍ من الفيديو؛ لدينا محللٌ يمرُّ ويجمع الحقائق؛ ما هي حالة رسوم لعبة ماريو؟ – على سبيل المثال – أو ما هي السرعات التي تتحرك بها الأشياء”، قال المؤلف الرئيس ماثيو غوزديال (Matthew Guzdial) لموقع فيرج Verge. “تَخيَّلْ أنَّ ماريو كان قافزاً  فوق غومبا (Goomba) في إطار واحد، ثم في الإطار التالي يختفي غومبا، فمن ذلك يستنتجُ نظامُ الذكاء الصنعي هذا قانوناً -والذي هو في مثالنا هذا- أنَّه عندما يقف ماريو فوق غومبا وتنعدم سرعته، سيختفي غومبا “. (بالنسبة إلى أولئك الذين لم يلعبوا اللعبة، “غومبا” هو الفطر الشرير الذي يجده ماريو في كلِّ مرحلة.).

وعلى الرَّغمِ من أنَّ النتيجة لا تزالُ تحتوي على أخطاءٍ برمجيّةٍ في أحسن الأحوال، فإنَّ الآليةَ الأساسَ المستخدَمةَ لإتمام هذا المشروع يمكنها أن تفيد في الحياة العملية، ويتوقّعُ العلماءُ أن يصنعَ هذا النظام تطبيقاتٍ مفيدةً في العالم الحقيقي، وكما كتب الباحثون: “يجبُ على الأنظمةِ الذّكيةِ أنْ تكونَ قادرةً على وضع تنبُّؤاتٍ حولَ البيئة المحيطة بها”. ويمكن أن يكون ذلك مفيداً في الأنظمة المستقلة المستخدَمة في تكنولوجيا المَركبات ذاتية القيادة، على سبيل المثال، وكذلك من الممكن أيضاً استعمال هذا النظام لتطوير نظام ذكاء صنعيٍّ قادرٍ على فهم العالم كالبشر، وهذا من شأنه أن يكلِّفَ كثيراً من الوقت والعمل الشاقّ، ولكن ربَّما يكون هذا التدرُّبُ على إعادة صناعة الألعاب الثنائية الأبعاد هي خطوةٌ صغيرةٌ في الاتّجاهِ الصحيح.

المصدر: الباحثون السوريون – من هنا