كتب : محمد شوقى
تقوم modl.ai ، التي تسعى إلى إزالة قيود تطوير اللعبة باستخدام محرك ذكاء اصطناعي تحويلي ، بتطوير أساليب جديدة لتمكين التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي ونماذج الأساس في تطوير الألعاب. يقود هذا التقدم فريقها من الباحثين والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المشهورين عالميًا.
قال جوليان توجيليوس ، دكتوراه ، المؤسس المشارك لـ modl.ai ومدير البحوث. "يركز عملنا على التقاطع بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الحسابي والتعلم الآلي وتطوير الألعاب من خلال بناء مسارات جديدة لتمكين نماذج الأساس التي تغير كل شيء."
يعالج فريق البحث في modl.ai بعضًا من أكثر تحديات الحجم إلحاحًا في تطوير الألعاب من خلال البناء على أبحاث الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي السابقة لإنشاء روبوتات أكثر ذكاءً وإفادة. صرح سيباستيان ريزي ، دكتوراه ، المؤسس المشارك لـ modl.ai ، "بعض أكبر نقاط الألم في تطوير اللعبة تتضمن الاختبار. مع تطوير ألعاب أكثر تعقيدًا ، مثل ألعاب العالم المفتوح حيث يمكن أن يؤثر تغيير واحد على العالم بأسره ، تصبح النماذج التقليدية للاختبارات المعتمدة على الإنسان صعبة الحل. أتمتة العملية ليست بالأمر الهين. وكلما كانت اللعبة أكثر تعقيدًا ، زادت الحاجة إلى التفكير المنطقي المعقد من الروبوتات لاختبارها ، ويقوم فريقنا بمعالجة هذه المشكلة بشكل مباشر ".
اعتمدت الصناعة على الجوانب القديمة للتعلم الخاضع للإشراف لتدريب واستخدام وكلاء أذكياء في اختبار اللعبة وضمان الجودة - لكن الفريق في modl.ai يستهل حقبة جديدة من البحث مع مناهج جديدة للاستفادة من التعلم تحت الإشراف الذاتي. يتضمن ذلك وضع الروبوتات الذكية في بيئات الألعاب دون تحديد مجموعات البيانات بشكل واضح. لا يزال بإمكان الروبوت التعلم من البيانات المتاحة للتطور والتطور بسرعة كوكيل مستقل. يؤدي التعلم تحت الإشراف الذاتي إلى نماذج أساسية تحويلية.
تعمل modl.ai وفريقها العالمي من الباحثين والمطورين على تطوير طرق جديدة لتسخير نماذج الأساس ، وهي نماذج تعلم آلي متعددة القدرات يتم تدريبها على نطاق واسع لتعكس تعقيدات اللعب الشبيه بالبشر. على سبيل المثال ، يمكن تدريبهم على شيء واحد ، مثل المشي والقفز في منطقة ما ، ولكن لا يقتصر ذلك على ذلك وحده ؛ يمكنهم تعلم إجراءات جديدة والتطور إلى ما هو أبعد مما تم تدريبهم عليه في البداية. يمنح هذا مطوري الألعاب القدرة على فتح المستوى التالي من اختبار اللعبة والذكاء الاصطناعي.
يتمثل أحد مجالات البحث ذات الإمكانات المذهلة في تقاطع النماذج الأساسية ورؤية الكمبيوتر ، وهو مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم المعلومات المرئية وتفسيرها.
أوضح جورجيوس ياناكاكيس ، دكتوراه ، المؤسس المشارك لـ modl.ai ، "إن التطورات الحديثة في رؤية الكمبيوتر تنظر في كيفية لعب اللعبة من قبل الناس وتحلل السلوكيات الشائعة. في النهاية ، سيمكن هذا البحث الروبوت من النظر إلى لعبة لم يلعبها من قبل ومعرفة كيفية لعبها. يقود بحثنا هذه التكنولوجيا إلى الأمام والأمام ".
قال modl.ai . "يتم الاستفادة من محرك modl.ai الفريد والقوي بشكل فريد في بعض الطرق الجديدة والمثيرة لتطوير الألعاب التي يمكن أن تساعد في مساعدة الروبوتات فائقة الذكاء على تطوير نماذجها السلوكية واستقراء ما تعلموه في الألعاب الجديدة في الأنواع الجديدة بأقل قدر من التدريب. يمثل هذا طريقة جديدة تمامًا يمكن لمطوري الألعاب من خلالها تقديم المزيد من القيمة للاعبيهم اليوم وفي المستقبل البعيد ".
