Magic: The Gathering - اللعبة الأكثر صعوبة في المضغ حتى مع نماذج الذكاء الاصطناعي

ربما لا تعلم، لكن ألعاب الفيديو بشكل عام تخلق بيئة تعليمية وتدريبية مثالية للمطورين لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بهم، وهذا أمر بديهي، هناك الكثير، ولكن المشكلة هي أي الألعاب الحالية يمكنها خلق البيئة المثالية لتدريب أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي؟

عند الحديث عن أنظمة الذكاء الاصطناعي الشهيرة ذات القوة الرائعة، سيفكر الكثير من الناس على الفور في AlphaGo "الوحش" من DeepMind أو آلة الألعاب "التي لا مثيل لها" للاعبي Dota 2 والتي تسمى OpenAI. ومع ذلك، فإن العرش لن ينتمي إلا إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه "لعب" لعبة Magic: The Gathering بطلاقة - وهي أصعب لعبة للذكاء الاصطناعي ابتكرها البشر على الإطلاق!

• الذكاء الاصطناعي OpenAI هزم فريق بطل العالم Dota 2

أعلن فريق بحثي بمشاركة ثلاثة علماء مشهورين، بقيادة الباحث المستقل Alex Churchill، مؤخرًا عن مشروع بحثي يتعلق بالأرشيف الأولي الذي يستخدمه مطور اللعبة، والذي استخدمه arXiv لإنشاء Magic: The Gathering، وهي لعبة ورق قتالية يمكن القول إنها اللعبة الحسابية الأكثر تعقيدًا في العالم الحقيقي على الإطلاق. ثم قام فريق البحث بإنشاء "آلة" تسمى Turing Machine out of Magic: The Gathering Cards للتغلب على هذه اللعبة.

بالحديث قليلاً عن طريقة اللعب في لعبة Magic: The Gathering، يمكن لعب هذه اللعبة بواسطة لاعبين أو أكثر بقواعد مختلفة، أشهرها استخدام مجموعة أوراق اللعب المكونة من أكثر من 60 بطاقة، والتي يجب ألا تحتوي على أكثر من 4 بطاقات متطابقة (باستثناء بطاقات سمات الأرض). ستحتوي كل لعبة على معركة بين السحرة المعروفين باسم "Planeswalkers". في هذه اللعبة، يجب على راكبي الطائرات استخدام السحر والمصنوعات اليدوية والمخلوقات المصورة على بطاقات سحرية خاصة لهزيمة خصومهم.

• يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا التقاط العلاقات بين الأشياء من تلقاء نفسه باستخدام الحد الأدنى من بيانات التدريب

بالعودة إلى آلة تورينج، هذه الآلة هي في الأساس جهاز يتمتع بقدرات حوسبة مرنة. بمعنى آخر، تعد آلة تورينج طريقة لتمكين أنواع الرياضيات الكلاسيكية المشاركة في إجراء العمليات الحسابية المعقدة. في حالة Magic: The Gathering، يبدو أن الباحثين قاموا بتكييف وبناء هذا المحرك بناءً على عمل تم إنجازه مسبقًا بواسطة Alex Churchill. جوهر آلة Turing Machine القائمة على البطاقة هو أنه باستخدام بعض الإعدادات المحددة، يمكنك تعيينها لأداء وظيفة وفقًا لقواعد اللعبة المشابهة للكمبيوتر الشخصي الذي يحتوي على أرقام 1 و0.

يعد بناء آلة تورينج بناءً على البطاقات السحرية في الواقع استراتيجية معقولة مع ضمان الامتثال لقواعد اللعبة.

"على الرغم من وجود صعوبات عملية في إعداد حالة اللوحة الضرورية بدقة، مثل نفاد المساحة على اللوحة، فمن الممكن تمامًا للاعب مثابر بما فيه الكفاية إعداد وتنفيذ هذا البناء في بطولة حقيقية." قال الباحثون.

يوضح الجدول أدناه مجموعة محتملة مكونة من 60 بطاقة يمكنها تمكين بناء آلة تورينج التالية:

• يسمح باحثو Google للذكاء الاصطناعي بممارسة الألعاب لتحسين التعلم المعزز

ومع ذلك، فإن هذا الإعداد بالذات يؤدي إلى نتيجة محتملة (على نطاق واسع) "لا يمكن الدفاع عنها". أي أنه لا يمكن حسابه بشكل صحيح:

بالإضافة إلى إظهار أن استراتيجية اللعب المثالية في Magic غير قابلة للحساب، فهذا يوضح أيضًا أن تقييم العواقب الحتمية للتحركات السابقة في Magic ليس بالأمر السهل. يظل تعقيد اللعب الاستراتيجي الأمثل سؤالًا مفتوحًا، كما هو الحال مع العديد من الجوانب الحسابية الأخرى للسحر.

في حين أنه من الواضح أنه ليست كل لعبة في Magic: The Gathering تؤدي إلى نتائج لا تحصى، إلا أن الحقيقة هي أنها لا تزال اللعبة الوحيدة في العالم الحقيقي القادرة على الوجود ضمن إطار القواعد.

فماذا يعني هذا بالنسبة لمجالات نظرية الألعاب والذكاء الاصطناعي؟ استنتاجات الباحثين هي كما يلي:

"Magic: The Gathering لا يتوافق تمامًا مع الافتراضات الشائعة التي وضعها علماء الكمبيوتر أثناء تصميم الألعاب. نحن نؤكد أن إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي قابل للعب خالصًا. Mastering Magic: The Gathering ليس بالأمر السهل. ومع ذلك، فإن التعقيدات من ناحية أخرى ستترك أيضًا مشكلة مصدر بيانات ذات مغزى للبحث المستقبلي."

• يشرح خبير McAfee كيف يخترق التزييف العميق والذكاء الاصطناعي جدران الأمن السيبراني

ففي نهاية المطاف، كيف يمكن برمجة نموذج الذكاء الاصطناعي لحل مشكلة ما عندما لا تكون هناك طريقة لحساب الاستراتيجية المثلى بدقة؟ السحر: قد يحمل التجمع الجواب.