Увек кажемо да више нећемо разговарати о апокалипси робота, јер је то нека врста блесавог тропа који, сигурно, никада неће наступити. А онда, рачунарски научници одлазе и ураде тако нешто ...
Према Џону Тиммеру из компаније Арс Тецхница, рачунарски научници не само да су рачунар научили како да се претвара да је снајперски ловачки плен, већ су га научили и како да се научи да постане бољи у свом задатку. И. Они су научили свог новог стручњака за лов-снајпериста како да науче друге рачунаре да брже развијају ову вештину.
Комбинујте ово са другим актуелним пројектом да бисте научили роботе како да се паре једни са другима, а ми у основи градимо Гетх или оне ствари из Матрика, или било шта друго.
За СтарЦрафт, игра је била постављена тако да је, користећи прикривање и пуцање из даљине, човек могао да изнесе Зерг пре него што је убијен. Да човек не остане скривен, резултат играча с временом је падао - што је дуже требало да се игра заврши, гори је резултат. Алгоритам је процијенио укупно шест фактора, попут удаљености и релативног здравственог стања, прије него што је одабрао своје сљедеће акције.
Када би се бавили самоучењем, рачунари би почели да избегавају Зерг. Затим би завршили неку врсту обрнутог-зерг-журбе, брзо се убивши и пре него што је целокупан резултат испарио. Коначно, након око 200 тркачких тренинга, рачунари су почели да добијају идеју о снајперском деловању и почели су успешно убијати Зерг, мада су перформансе и даље биле прилично погрешне.
Кад су рачунари морали да смисле како сами играти ову модну верзију СтарЦрафта, борили су се кроз низ неуспелих стратегија. Када је рачунар који је (ко?) Већ схватио да су стратегије снајпирања упарене са новорођенчетом, крива учења драстично се смањила.
Након разговора са истраживачима, Тиммер каже да ово није почетак апокалипсе робота. Али, заиста, ко би рекао да није цилон.
