Сверхчеловеческая производительность в спусках по горкам и лестницам благодаря глубоким нейронным...

Возвращение к исходной точке: Сверхчеловеческая производительность в игре «Змейки и лестницы» благодаря глубоким нейронным сетям и поиску по дереву

В этом документе представлен AlphaChute, новый алгоритм, разработанный для достижения сверхчеловеческой производительности в древней игре «Змейки и лестницы», также известной как Мокша Патам. Алгоритм использует глубокие нейронные сети и методы поиска по дереву для эффективного прохождения игры. Значительным прорывом является формальное доказательство того, что AlphaChute сходится к равновесию Нэша за постоянное время, что делает его первым формальным решением этой игры. Несмотря на свои расширенные возможности, авторы отмечают, что реализация AlphaChute остается относительно простой благодаря адаптации к конкретной предметной области. В статье также подчеркивается удивительное отсутствие приложений глубокого обучения к игре «Змейки и лестницы», которая исторически использовалась для обучения морали. Этот аспект обучения морали неявно связан с дискуссиями о разработке искусственного общего интеллекта (AGI). Полный исходный код AlphaChute доступен в приложении к документу.

#AlphaChute #ChutesAndLadders #DeepLearning #NeuralNetworks #TreeSearch #NashEquilibrium #AI #GamingAI #SuperhumanPerformance #MokshaPatam

статья - https://arxiv.org/pdf/2104.00698v1
подписаться - https://t.me/arxivpaper
пожертвования:
USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7
BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr
ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7
SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e
создано с помощью NotebookLM