En programvareingeniør har trent opp en kunstig intelligens til å spille Pokémon Red.

Ingeniøren Peter Whidden har utviklet en kunstig intelligens som har lært seg å spille det klassiske spillet Pokémon Red fra 1996 ved hjelp av forsterkningslæring. Den kunstige intelligensen har tilbrakt mer enn 50 000 timer i Pokémons virtuelle verden opp gjennom årene.

Dette er hva vi vet

Whidden har lagt ut en ett minutt lang video på YouTube som viser hvordan AI-en fungerer i spillet. Utvikleren publiserte også koden og instruksjonene han brukte på GitHub, slik at andre brukere kan lage sine egne virtuelle spillere basert på algoritmene hans.

Forsterkningsmodellen gir den kunstige intelligensen insentiver til å øke nivået på lagets Pokémon, utforske nye steder, vinne kamper og beseire stadionledere. Noen ganger avviker disse målene fra spillets progresjon, noe som fører til morsom AI-oppførsel.

For eksempel kan AI-en "sitte fast" på ett sted mens den beundrer omgivelsene, eller oppleve "traumer" når den ved et uhell mister en Pokémon. Denne suboptimale, men sympatiske AI-oppførselen gjør at publikum får sympati.

Til å begynne med kom AI-en ikke engang forbi startstedene fordi den ikke kunne tolke ledetekstene i spillet. Whidden gjorde endringer i koden og algoritmene for å hjelpe den virtuelle spilleren videre. Dette gjorde det mulig for den kunstige intelligensen å nå de første hulene utenfor den opprinnelige byen.

Ifølge Whidden gir denne tilnærmingen en interessant forklaring på hvordan AI-algoritmer fungerer ved hjelp av et populært spill. Forsterkningslæring har tidligere blitt brukt til å lage algoritmer som spiller sjakk, Go og andre spill. Men et prosjekt basert på Pokémon Red har vakt særlig oppsikt på grunn av bruken av favorittfigurer som en demonstrasjon av komplekse AI-konsepter.

Kilde: TechCrunch