Utilizzo dell’apprendimento per rinforzo da zero per insegnare a un computer a giocare a Tic-Tac-Toe
Sembra che tutti nel settore dell’intelligenza artificiale stiano attualmente affinando le proprie capacità di Reinforcement Learning (RL), in particolare nel Q-learning, a seguito delle recenti indiscrezioni sul nuovo modello di intelligenza artificiale di OpenAI. Q* e mi unisco anch’io. Tuttavia, piuttosto che speculare Q* o rivisitando vecchi articoli ed esempi di Q-learning, ho deciso di usare il mio entusiasmo per i giochi da tavolo per dare un’introduzione al Q-learning 🤓
In questo post del blog, creerò un semplice programma da zero per insegnare a un modello come giocare a Tic-Tac-Toe (TTT). Mi asterrò dall’utilizzare librerie RL simili Palestra O Linee di base stabili; tutto è codificato manualmente in Python nativo e lo script è lungo solo 100 righe. Se sei curioso di sapere come istruire un’intelligenza artificiale a giocare, continua a leggere.
Puoi trovare tutto il codice su GitHub all’indirizzo https://github.com/marshmellow77/tictactoe-q.
Insegnare a un’intelligenza artificiale a giocare a Tic-Tac-Toe (TTT) potrebbe non sembrare così importante. Tuttavia, fornisce un’introduzione (si spera) chiara e comprensibile a Q-learning e RL, che potrebbe essere importante nel campo dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) poiché si è ipotizzato che i modelli GenAI autonomi, come GPT-4 , non sono sufficienti per realizzare progressi significativi. Sono limitati dal fatto che possono solo prevedere il prossimo token e non essere affatto in grado di ragionare. Si ritiene che RL sia in grado di affrontare questo problema e potenzialmente migliorare le risposte dei modelli GenAI.
Ma che tu voglia rispolverare le tue abilità in RL in previsione di questi progressi, o semplicemente cerchi un’introduzione coinvolgente al Q-learning, questo tutorial è progettato per entrambi gli scenari 🤗
Fondamentalmente, il Q-learning è un algoritmo che apprende il valore di un’azione in uno stato particolare e quindi utilizza queste informazioni per trovare l’azione migliore. Consideriamo l’esempio del Lago ghiacciato game, un popolare gioco per giocatore singolo utilizzato per dimostrare il Q-learning.
Fonte: towardsdatascience.com
