Дослідження методів штучного інтелекту для створення інтелектуальних ігрових агентів

Анотація

Постійний розвиток технологій машинного навчання значно впливає на ігрову індустрію. Штучний інтелект дозволяє створювати все більш складних і розумних ботів, які здатні до навчання та самовдосконалення, що відкриває нові перспективи для розробників ігор, дозволяючи їм створювати більш інтерактивні та захоплюючі ігрові світи. Це дослідження спрямоване на створення інтелектуального шахового агента, який за допомогою методів машинного навчання та алгоритмів пошуку зможе самостійно вдосконалювати свої шахові навички та адаптуватися до різноманітних стилів гри супротивників. Представлена в статті інформація має науково-методичний характер. Очікується, що розглянуті алгоритми можуть бути використані не лише у шахах, а й у інших галузях, що вимагають прийняття рішень в умовах невизначеності. Було проведено дослідження різних алгоритмів машинного навчання, включаючи традиційні методи, і такі як глибинне навчання (зокрема, згорткові та рекурентні нейронні мережі). За результатами аналізу було визначено, що глибинне навчання є найперспективнішим методом для розпізнавання складних шахових патернів та автоматичного формування ефективних стратегій. З метою оптимізації процесу прийняття рішень ботом було обрано систему штучного інтелекту AlphaZero, розроблену компанією DeepMind, яка базується на засадах глибинного навчання. AlphaZero є потужним інструментом для гри в шахи завдяки своїй здатності до самонавчання, глибинним нейронним мережам та ефективному алгоритму пошуку в дереві ходів. Вона відкриває нові горизонти в галузі штучного інтелекту й демонструє, що машини можуть не тільки перевершувати людей у складних інтелектуальних задачах, а й робити це принципово новими способами. AlphaZero не спеціалізується тільки на шахах, вона може бути адаптована для будь-якої гри, в якій ходи гравців чергуються. Це робить її дуже універсальним інструментом для дослідження штучного інтелекту.