מערכת בינה מלאכותית למדה לשחק לבד מיינקראפט

משחק המחשב מיינקראפט כבש את העולם עם מיליוני שחקנים פעילים בכל הגילים. בעולם המפוקסל של מיינקראפט, השחקנים צריכים בין השאר למצוא יהלומים או פריטים רבי ערך אחרים, לחצוב לשם כך לעומק האדמה, לחמוק ולהימנע ממפלצות וסכנות אחרות, ולתכנן היטב את המהלכים – בלי מפה או רמזים. 

שחקנים חדשים לומדים מניסוי וטעיה ומצפייה באחרים משחקים. לאחרונה, מערכת בינה מלאכותית בשם Dreamer (“חולם”) הגיעה להישג משמעותי – היא שיחקה במיינקראפט ומצאה יהלומים – לבד, בלי עזרה של בני אדם, ובלי לדעת מראש מה בכלל צריך לעשות.

מערכת Dreamer פותחה במעבדות  DeepMind והיא שייכת לדור חדש של אלגוריתמים שלומדים מתוך “דמיון”. במקום לפעול בשיטת ניסוי וטעייה, Dreamer בונה לעצמה מודל פנימי של העולם שבו היא פועלת. בתוך המודל הזה, היא יכולה לשער את תוצאות הפעולות שלה – לחזות מה יקרה אם תפנה שמאלה, תבנה גרזן, או תתחיל לחצוב. רק אחרי שהיא בודקת את האפשרויות ב”דמיון”, היא בוחרת מה כדאי לעשות ב”מציאות” של המשחק. 

הגישה הזו שונה מאוד משיטות הלמידה המוכרות בעולם הבינה המלאכותית, שדורשות בדרך כלל הרבה מידע מוקדם או תכנון שבו מוגדרים מראש השלבים או הכללים שעל פיהם תפעל המערכת. בניסוי הנוכחי Dreamer הצליחה להתמודד עם יותר מ-150 מטלות – כולן באותה תצורה, בלי לשנות שום קוד. מרשים? בהחלט.

למה דווקא מיינקראפט? משחק המחשב מיינקראפט הוא גן עדן או גיהנום למתכנני אלגוריתמים. הוא עולם פתוח, מורכב, מלא באתגרים ארוכי טווח, ואין בו דרך אחת נכונה לפעול. בדיוק בגלל זה הוא כלי מצוין  לבחינת יכולות של בינה מלאכותית. כאשר Dreamer הצליחה לא רק לשרוד, אלא גם למצוא יהלומים בכוחות עצמה – בלי לקבל דוגמה משחקן אנושי – החוקרים הבינו שהם עלו על משהו.  ההצלחה של Dreamer במיינקראפט היא הרבה יותר משעשוע שקשור במשחק מחשב. היכולת שלה ללמוד בלי הדרכה אנושית ולהסתגל למצבים חדשים משמעותית ביותר ויכולה להביא לפיתוחים עתידיים מסקרנים.

מה שמרתק במיוחד הוא שהגישה של Dreamer מזכירה קצת את הדרך שבה אנחנו, בני האדם, לומדים לפתור בעיות: אנחנו מדמיינים, מתכננים, משערים מה יהיו התוצאות – ואז פועלים. או לפחות אמורים לעשות כך. אם בינה מלאכותית יכולה “לדמיין” את העתיד כמו בני אדם, אולי היא גם תוכל להבין אותנו טוב יותר – ואולי יום אחד מערכות כאלה יעזרו לנו להתמודד עם אתגרים אמיתיים בעולם האמיתי: מרובוטים בבית, דרך כלי רכב אוטונומיים, ועד עוזרים חכמים בתעשייה וברפואה. בינתיים, אפשר רק לדמיין.

באדיבות  מכון דוידסון לחינוך מדעי, הזרוע החינוכית של מכון ויצמן למדע | לחצו כאן לקריאת הכתבה המקורית