Genel oyun oynama

Genel oyun oynama (General game playing; GGP), birden fazla oyunu başarıyla oynayabilmek için yapay zeka programlarının yaptığı bir tasarımdır.[1][2] Satranç gibi birçok oyun için bilgisayarlar, başka bir bağlama aktarılamayan özel olarak tasarlanmış bir algoritma kullanarak bu oyunları oynayacak şekilde programlanmıştır. Örneğin, satranç oynayan bir bilgisayar programı dama oynayamaz. Genel oyun oynama, Yapay Genel Zeka yolunda gerekli bir kilometre taşı olarak kabul edilmektedir.[3]

Genel video oyunu oynama (General video game playing; GVGP), video oyunları oynama amacına göre ayarlanmış GGP kavramıdır. Video oyunları için, oyun kurallarının ya TD-Gammon[4] gibi yapay oyuncular tarafından çoklu yinelemeler üzerinden öğrenilmesi ya da alana özgü bir dilde manuel olarak önceden tanımlanması gerekmektedir. Ayrıca geleneksel GGP'de olduğu gibi yapay oyunculara önceden gönderilmesi gerekmektedir.[5][6] 2013'ten başlayarak, Atari 2600[7][8][9] oyunlarını oynamayı öğrenebilen programların yanı sıra Nintendo Entertainment System oyunlarını oynamayı öğrenebilen bir program da dahil olmak üzere, derin pekiştirmeli öğrenme yaklaşımının ardından önemli ilerleme kaydedilmiştir.[10][11]

Genel oyun oynama teknolojisinin ilk ticari kullanımı 1998 yılında Zillions of Games olmuştur. 2003'ten itibaren çevrimiçi müzayedelerde fiyat pazarlığı kapsamında tedarik zinciri yönetimindeki ticaret acenteleri için genel oyun oynama da önerilmiştir.[12][13]

  1. ^ Pell, Barney. "A STRATEGIC METAGAME PLAYER FOR GENERAL CHESS-LIKE GAMES". Computational Intelligence (İngilizce). 12 (1): 177-198. doi:10.1111/j.1467-8640.1996.tb00258.x. ISSN 0824-7935. 
  2. ^ Hamilton, Carol (7 Ekim 2016). "AAAI News". AI Magazine. 37 (3): 123-127. doi:10.1609/aimag.v37i3.2697. ISSN 2371-9621. 
  3. ^ Deterding, Sebastian; Khosmood, Foaad; Pirker, Johanna; Apperley, Thomas (26 Ağustos 2019). "[No title found]". Proceedings of the 14th International Conference on the Foundations of Digital Games (İngilizce). San Luis Obispo California USA: ACM. doi:10.1145/3337722. ISBN 978-1-4503-7217-6. 
  4. ^ "Dış bağlantı" (PDF). 12 Eylül 2014 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. 
  5. ^ Schaul, Tom. "A video game description language for model-based or interactive learning". 2013 IEEE Conference on Computational Inteligence in Games (CIG). Niagara Falls, ON, Canada: IEEE: 1-8. doi:10.1109/CIG.2013.6633610. ISBN 978-1-4673-5311-3. 9 Ağustos 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Haziran 2021. 
  6. ^ "Oyunlarda Yapay ve Hesaplamalı Zeka. Schloss Dagstuhl–Leibniz-Zentrum fuer Informatik. 6: 77-83". 9 Nisan 2016 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  7. ^ Bellemare, M. G.; Naddaf, Y.; Veness, J.; Bowling, M. (14 Haziran 2013). "The Arcade Learning Environment: An Evaluation Platform for General Agents". Journal of Artificial Intelligence Research. 47: 253-279. doi:10.1613/jair.3912. ISSN 1076-9757. 4 Mayıs 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Haziran 2021. 
  8. ^ Mnih, Volodymyr; Kavukcuoglu, Koray; Silver, David; Rusu, Andrei A.; Veness, Joel; Bellemare, Marc G.; Graves, Alex; Riedmiller, Martin; Fidjeland, Andreas K.; Ostrovski, Georg; Petersen, Stig (26 Şubat 2015). "Human-level control through deep reinforcement learning". Nature (İngilizce). 518 (7540): 529-533. doi:10.1038/nature14236. ISSN 0028-0836. 10 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Haziran 2021. 
  9. ^ "Korjus, Kristjan; Kuzovkin, İlya; Tampuu, Ardi; Pungas, Tayvo (2014)" (PDF). 18 Aralık 2014 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. 
  10. ^ "Murphy, Tom (2013)" (PDF). 26 Nisan 2013 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. 
  11. ^ "Murphy, Tom". 9 Mayıs 2013 tarihinde kaynağından arşivlendi. 
  12. ^ "AGAPE (in French)". 2 Ağustos 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Haziran 2021. 
  13. ^ "Michael, Friedrich; Ignatov, Dmitry (2019)" (PDF). 6 Aralık 2019 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. 

© MMXXIII Rich X Search. We shall prevail. All rights reserved. Rich X Search