گوگل دیپ‌مایند و Game Arena: تست نهایی هوش مصنوعی در بازی!

دیپ‌مایند گوگل با Game Arena، میدان نبرد جدیدی برای هوش مصنوعی می‌سازد! شرکت دیپ‌مایند گوگل، که با دستاوردهای تاریخی خود مانند پیروزی هوش مصنوعی AlphaGo بر قهرمان افسانه‌ای بازی (گو)، همواره در لبه علم هوش مصنوعی حرکت کرده، بار دیگر با پروژه‌ای نوآورانه توجه جهان را به خود جلب کرده است. این تیم به تازگی از Game Arena رونمایی کرده است؛ یک بستر یا (زمین بازی) جدید که به محققان و علاقه‌مندان اجازه می‌دهد تا مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در محیط چالش‌برانگیز بازی‌های رومیزی کلاسیک و مدرن آزمایش کنند. این پروژه که بر روی پلتفرم محبوب دانشمندان داده، یعنی Kaggle، میزبانی می‌شود، نه تنها یک رقابت جذاب بین هوش‌های مصنوعی ایجاد می‌کند، بلکه رویکردی کاملا جدید را برای ارزیابی و تقویت تفکر استراتژیک در مدل‌های زبانی به نمایش می‌گذارد.

Game Arena چیست؟ یک المپیک هوش مصنوعی!

Game Arena را می‌توان به عنوان یک المپیک برای مدل‌های هوش مصنوعی در نظر گرفت. این پلتفرم یک محیط استاندارد و رقابتی فراهم می‌کند که در آن، مدل‌های زبانی مختلف می‌توانند در بازی‌های شناخته‌شده با یکدیگر به رقابت بپردازند. هدف اصلی این پروژه، فراتر از تعیین (قوی‌ترین) مدل است؛ دیپ‌مایند قصد دارد با تحلیل نحوه بازی این مدل‌ها، به درک عمیق‌تری از قابلیت‌های استراتژیک، منطقی و حتی اجتماعی آن‌ها دست یابد و مسیر را برای توسعه نسل‌های بعدی هوش مصنوعی هموارتر کند.

این پلتفرم که بر روی Kaggle راه‌اندازی شده، از همان ابتدا با برگزاری تورنمنت‌های شطرنج بین هوش‌های مصنوعی کار خود را آغاز کرده است. اما برنامه‌های دیپ‌مایند بسیار جاه‌طلبانه‌تر است و قرار است به زودی، دو بازی بسیار مهم دیگر نیز به این میدان نبرد اضافه شوند: بازی باستانی و به شدت پیچیده (گو)،(Go)، و بازی اجتماعی و پر از فریب و استنتاج، یعنی (مافیا).

چالش بزرگ: بازی کردن فقط با نگاه کردن به صفحه!

شاید شگفت‌انگیزترین و مهم‌ترین جنبه فنی Game Arena، رویکرد آن به نحوه بازی کردن مدل‌های هوش مصنوعی باشد. برخلاف بسیاری از هوش‌های مصنوعی بازی‌محور قدیمی (مانند Deep Blue که شطرنج بازی می‌کرد)، مدل‌های حاضر در Game Arena به موتور داخلی یا منطق بازی دسترسی مستقیم ندارند. در عوض، آن‌ها باید مانند یک انسان، فقط با نگاه کردن به تصویر صفحه بازی، موقعیت مهره‌ها و وضعیت کلی را درک کنند و سپس حرکت بعدی خود را اعلام نمایند.

این رویکرد (مبتنی بر بینایی)،(Vision based)، چالش را به مراتب سخت‌تر و البته به دنیای واقعی نزدیک‌تر می‌کند. هوش مصنوعی باید یاد بگیرد که یک تصویر خام را تفسیر کند، موقعیت هر مهره را تشخیص دهد، قوانین بازی را بر اساس این مشاهدات بصری اعمال کند، و در نهایت یک حرکت استراتژیک انجام دهد. برای جلوگیری از خطاهای بی‌پایان، سیستم داوری Game Arena هر حرکت پیشنهادی از سوی مدل را از نظر قانونی بودن بررسی می‌کند. هر مدل برای انجام یک حرکت صحیح، سه بار فرصت دارد و اگر سه بار پشت سر هم یک حرکت غیرقانونی انجام دهد، بازنده اعلام می‌شود. این مکانیسم، مدل‌ها را مجبور می‌کند تا درک بصری و دانش خود از قوانین بازی را به طور همزمان به کار گیرند.

میدان‌های نبرد: از شطرنج و گو تا بازی فریبنده مافیا

انتخاب بازی‌ها در Game Arena بسیار هوشمندانه و هدفمند بوده است تا جنبه‌های مختلفی از هوش یک مدل زبانی را به چالش بکشد:

• شطرنج و گو (Chess and Go): این دو، بازی‌های کلاسیک استراتژیک با (اطلاعات کامل) هستند؛ یعنی هر دو بازیکن در هر لحظه، تمام اطلاعات مربوط به وضعیت بازی را در اختیار دارند. این بازی‌ها معیار بسیار خوبی برای سنجش قدرت تحلیل منطقی، برنامه‌ریزی بلندمدت و تفکر استراتژیک خالص در هوش مصنوعی به شمار می‌روند. موفقیت تاریخی دیپ‌مایند با AlphaGo در بازی گو، نشان‌دهنده اهمیت این نوع بازی‌ها در پیشرفت AI است؛
• مافیا (Mafia): اضافه شدن بازی مافیا، یک جهش بزرگ و هیجان‌انگیز است. مافیا برخلاف شطرنج، یک بازی با (اطلاعات ناقص) است. در این بازی، بازیکنان از هویت واقعی یکدیگر خبر ندارند و موفقیت، بیش از هر چیز به مهارت‌های اجتماعی بستگی دارد: استنتاج، فریب، بلوف زدن، متقاعد کردن دیگران، و تشخیص دروغ از راست. آزمایش مدل‌های زبانی در چنین محیطی، توانایی آن‌ها در درک روانشناسی اجتماعی، تولید زبان طبیعی متقاعدکننده، و مدل‌سازی ذهنیت دیگران را به شکلی بی‌سابقه به چالش می‌کشد.

هدف نهایی: تسریع رشد تفکر استراتژیک در هوش مصنوعی

به گفته سازندگان Game Arena، هدف نهایی این پروژه، سرعت بخشیدن به روند توسعه تفکر استراتژیک در مدل‌های هوش مصنوعی است. بازی‌ها، با داشتن قوانین مشخص و اهداف واضح، یک محیط آزمایشگاهی عالی برای آموزش و ارزیابی AI فراهم می‌کنند. با ایجاد یک بستر رقابتی و باز بر روی پلتفرمی مانند Kaggle، دیپ‌مایند نه تنها داده‌های ارزشمندی از عملکرد مدل‌های مختلف به دست می‌آورد، بلکه کل جامعه تحقیقاتی هوش مصنوعی را نیز برای حل این چالش‌های جذاب بسیج می‌کند. در آینده، قرار است بازی‌های جدیدتر با جنبه‌های رقابتی بیشتر نیز به این پلتفرم اضافه شوند.

برای مشاهده تورنمنت‌های در حال برگزاری و دنبال کردن این پروژه جذاب، می‌توانید به صفحه رسمی Game Arena در Kaggle مراجعه کنید:

• صفحه اصلی پروژه: https://www.kaggle.com/game-arena
• مقاله معرفی در بلاگ Kaggle: https://www.kaggle.com/blog/introducing-game-arena

دیدگاه تخصصی گیموفیا

پروژه Game Arena از دیپ‌مایند، خبری فوق‌العاده هیجان‌انگیز برای آینده هوش مصنوعی در بازی‌های ویدیویی است. رویکرد (مبتنی بر بینایی) که در این پلتفرم به کار گرفته شده، دقیقا همان تکنولوژی بنیادی است که برای ساخت نسل بعدی NPC ها (شخصیت‌های غیرقابل بازی) و دشمنان هوشمند در بازی‌ها به آن نیاز داریم.

تصور کنید در آینده، دشمنان در یک بازی مخفی‌کاری، به جای تکیه بر اسکریپت‌های از پیش تعیین شده، واقعا با (دیدن) محیط بازی، شما را پیدا کنند، مسیر حرکت شما را پیش‌بینی کنند، و به صورت تیمی برای به دام انداختن شما استراتژی بچینند. یا در یک بازی نقش‌آفرینی، NPC ها بتوانند با مشاهده رفتار و انتخاب‌های شما، واکنش‌های کاملا پویا و باورپذیری از خود نشان دهند.

تحقیقاتی که روی بازی (مافیا) در این پلتفرم انجام می‌شود نیز می‌تواند به خلق شخصیت‌هایی با هوش اجتماعی بسیار بالا منجر شود. NPC هایی که می‌توانند به شما دروغ بگویند، شما را فریب دهند، یا با شما برای رسیدن به یک هدف مشترک، اتحادهای پیچیده‌ای تشکیل دهند. این سطح از پویایی، می‌تواند داستان‌سرایی و تعامل در بازی‌های ویدیویی را به یک مرحله کاملاً جدید و غیرقابل پیش‌بینی ببرد. Game Arena فقط یک زمین بازی برای مدل‌های امروزی نیست؛ بلکه کارخانه‌ای است که در آن، هوش مصنوعی بازی‌های آینده در حال ساخته شدن است.

دیدگاه شما در این مورد چیست؟ آیا از رقابت‌های هوش مصنوعی در بازی‌ها لذت می‌برید؟ نظرات و تجربیات خود را در بخش کامنت‌ها با ما و دیگران به اشتراک بگذارید.