يتعلم الذكاء الاصطناعي من جيلي أن يلعب بونغ ويتحسن مع الممارسة

Veröffentlicht:

Von:

Eine neue Studie zeigt, wie ein künstliches Intelligenzsystem aus gelartigem Material mittels Elektroden das Videospiel Pong erlernt und sich im Laufe der Zeit verbessert. Die Forschungsergebnisse legen nahe, dass synthetische Materialien eine rudimentäre Form von "Gedächtnis" nutzen können, um die Leistung zu steigern.
توضح دراسة جديدة كيف يتعلم نظام الذكاء الاصطناعي المصنوع من مادة الهلام بونج ألعاب الفيديو باستخدام الأقطاب الكهربائية ويتحسن بمرور الوقت. تشير نتائج البحث إلى أن المواد الاصطناعية يمكن أن تستخدم شكلًا بدائيًا من "الذاكرة" لزيادة الأداء. (Symbolbild/natur.wiki)
<الشكل class = "الشكل">

نظام ذكاء اصطناعي بسيط (AI) يتكون من مادة تشبه الهلام ، وهو متصل بالأقطاب الكهربائية يمكنه "التعلم" لتشغيل لعبة الفيديو الكلاسيكية pong والتحسن بمرور الوقت ، لذلك تم نشر دراسة تم نشرها اليوم يقول بريت كاغان ، كبير المسؤولين العلميين في مختبرات القشرية في ملبورن ، أستراليا ، إن النتائج هي الخطوة الأولى لإظهار أن المواد الاصطناعية يمكن أن تستخدم شكلًا أساسيًا من "الذاكرة" لزيادة الأداء. يقول: "يُظهر النظام بطريقة مماثلة للذاكرة كيف يسجل سرير النهر ذكرى النهر".

في عام 2022 ، Kagan وزملاؤه 2 data-label = "https://www.nature.com/articles/d41586-03229-y" data-track-category = "body link"> الخلايا العصبية في وعاء -المعروف باسم Dishbrain-يمكن أن تتعلم العزف على لعبة تنس الطاولة-من خلال التحفيز الكهربائي. مستوحى من هذا العمل ، يوشيكاتسو هاياشي ، مهندس طبي حيوي في جامعة ريدينج ، بريطانيا العظمى ، وزملاؤه ، وزملاؤه ، سواء كانت مادة غير بيولوجية يمكن أن تتقنها أيضًا.

تحول

Hayashi وزملاؤه إلى هيدروجيلز - مواد تشبه الهلام التي يتم استخدامها في تطبيقات مختلفة مثل مكونات الروبوتات الناعمة - ويحتويون على الجسيمات المشحونة التي تسمى الأيونات. عندما يتم تحفيز هذا الهيدروجيل كهربائيًا ، تتحرك الأيونات عبر المادة وسحب جزيئات الماء معها ، مما يغير هيدروجيل. يقول هاياشي إن هذا التغيير في توزيع الأيونات يؤثر على الترتيبات التالية للجزيئات.

"إنها مثل الذاكرة الفعلية."

<الشكل class = "الشكل">

لاختبار ما إذا كانت هذه "الذاكرة" يمكن أن تمكن الهيدروجيل من تشغيل Pong ، استخدم الباحثون الأقطاب الكهربائية لتوصيل المادة باللعبة على جهاز كمبيوتر. تم تقسيم اللعبة إلى شبكة من ستة مربعات تتوافق مع ستة أزواج من الأقطاب الكهربائية. في كل مرة تمر فيها الكرة بأحد المربعات ، أرسلت الأقطاب الكهربائية المراكسة إشارة كهربائية إلى الهيدروجيل ، والتي غيرت موضع الأيونات. ثم قامت أقطاب المستشعر بقياس التيار الكهربائي للأيونات المحاطة وأعادت هذه المعلومات مرة أخرى إلى الكمبيوتر ، والتي فسرتها على أنها أمر لنقل مضرب اللعبة إلى موضع جديد. بمرور الوقت ، تشكل هذا في "ذاكرة" أساسية ، لأن حركات الأيونات تأثرت بتحولاتها السابقة.

متعلم سريع

في البداية ، ضرب الهيدروجيل الكرة حوالي نصف الوقت ، لكنه زاد معدل ضربه إلى 60 ٪ في حوالي 24 دقيقة ، مما يشير إلى أن المادة تحديث "ذاكرة" حركات الكرة باستخدام نمط الأيونات. أدى الأداء المحسن أيضًا إلى مسيرات أطول - الأوقات التي تشارك فيها الكرة.

أجرى الباحثون تجارب التحكم التي تلقى فيها الهيدروجيل معلومات غير صحيحة حول موضع الكرة أو كان "أعمى" يديره عدم تحفيزها على الإطلاق. هذا يعني أن مواقف أيونات الجل لم تعكس لعبة الشاشة بالضبط. في ظل هذه الظروف ، لم تظهر لعبة Pong في هيدروجيل أي تحسينات ، مما يشير إلى أنه يتحسن فقط إذا تمت إضافة المعلومات الصحيحة.

تهيمن الهيدروجيل على pong ليس بالسرعة التي تتطلب بها صناديق الأطباق ، والتي كانت بحاجة إلى أقل من 20 دقيقة لبذل قصارى جهدها. يقول هاياشي: "هيدروجيلز هي نظام أبسط بكثير". لكنه يضيف أن النتائج تشير إلى أن هيدروجيلز لديها المزيد من المهارات الحسابية التي يمكن للباحثين دعمها في تطوير خوارزميات أكثر كفاءة.

"لقد اتبع المؤلفون نهجًا إبداعيًا لنقل المفاهيم من علم الأعصاب إلى نظام مادي أكثر" ، كما يقول كاغان. ويضيف: "يجب القيام بمزيد من العمل لإظهار أن هيدروجيلز يمكن أن" يتعلم "في الواقع.

<قسم حاوية بيانات DIV = "المراجع">

  1. Strong ، V. ، Holderbaum ، W. & Hayashi ، Y. Cell Rep. Phys. SCI. 5 ، 102151 (2024).