Сочинение на тему AI в настольных играх

После эры зимнего ИИ Джефф Хинтон опубликовал, как многоуровневая нейронная сеть с прямой связью может быть эффективно предварительно обучена по одному слою в 2006 году, что послужило основой для глубокого обучения. Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на представлении данных обучения, в отличие от алгоритмов, специфичных для конкретных задач. Эта система помогает ИИ мыслить как шахматный мастер, потому что это функция ИИ, которая имитирует работу человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов для использования при принятии решений. Как я упоминал ранее, программы ИИ в настольных играх были чрезвычайно улучшены, чем думали многие. Что же изменилось для игроков в настольные игры? Впервые ИИ победил сильного игрока в 1997 году. Deep Blue, компьютер для игры в шахматы, разработанный IBM, обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, которому известна самая известная победа. Информатики доказали, что ИИ будет избивать человека. После победы ИИ настольных игр неуклонно становился все сильнее и сильнее.

В 2005 году профессиональный игрок в сёги Таканори Хасимото был почти побеждён программой TACOS AI. Это событие оказало влияние на профессиональных сёги и игроков в го, поэтому Ассоциация сёги Японии запретила всем игрокам играть против ИИ, потому что они боялись проиграть. Тем не менее, лучший игрок в сёги Амахико Сато потерял AI-программу Ponanza в апреле 2017 года. В мае 2017 года AlphaGo, лучшая компьютерная программа Go, разработанная Google, одержала победу над Ке Цзе, который в то время занимал первое место в мире. AlphaGo использует алгоритм поиска по дереву Монте-Карло, чтобы находить свои движения, основываясь на знаниях, ранее «полученных» с помощью машинного обучения, в частности, с помощью искусственной нейронной сети (метод глубокого обучения) путем обширных тренировок, как от человека, так и от компьютерной игры. В 2017 году человек, наконец, был побежден нечеловеческим в области разведки. Я записал некоторые отношения между ИИ и игроками-людьми. В этом параграфе я собираюсь написать о некоторых последствиях для нашей жизни. Фактически, сёги соответствуют улучшенному компьютерному зрению с ИИ. Японская автомобильная компания DENSO разработала роботизированную руку сёги Denoutekun.

По словам Иноуэ, эта машина основана на промышленном вертикальном шарнирном роботе, проданном дочерней компанией Denso Denso Wave. Он использует присоску для захвата и перемещения деталей, руководствуясь программным мозгом. Использование роботизированной руки превратит событие в соревнование между человеком и компьютером, в котором робот-игрок «думает» и движется сам по себе. ИИ удается распознавать визуальные эффекты и инструктировать, как рука движется точно так же, как человеческий мозг. Механики пытаются усовершенствовать промышленного робота с помощью технологий. Будет ли ответ тем, кто, кажется, победил в предыдущем десятилетии? Как я уже говорил в пункте 2, долгая история ИИ в настольных играх поднимала компьютерные технологии инженерами. Профессиональные игроки в настольные игры по-прежнему имеют свою работу, даже никто больше не может победить ИИ, я думаю, это потому, что зрителям нравится видеть матч с людьми. Эта долгая история также оставила некоторые побочные продукты для нас, и они помогут человеческому обществу стать лучше в будущем. Исходя из вышесказанного, я думаю, что все, кто не только занимается искусственным интеллектом в настольных играх, но и все остальные, являются победителями. Я надеюсь, что когда-нибудь эти новые вещи улучшат наше общество.