محققان موفق شدند عملکرد هوش مصنوعی را در انجام وظایف ناآشنا بهبود بخشند
یک تیم تحقیقاتی با استفاده از بازی جذاب «سیاهچالها و اژدهاها» (Dungeons and Dragons)، توانستهاند روشهای جدیدی برای بهبود عملکرد عاملهای هوش مصنوعی در موقعیتهایی که پیشتر با آنها برخورد نکردهاند، ایجاد کنند. این روش راهکاری جالب برای ارتقاء تواناییهای هوش مصنوعی در شناسایی و اصلاح خطاها به صورت مستقل فراهم کرده است.
### استفاده از مکانیکهای بازی برای بهبود هوش مصنوعی
سیاهچالها و اژدهاها به دلیل ساختار مبتنی بر تخیل، حل مسئله و تعاملات اجتماعی، ابزار جالبی برای آزمایشهای هوش مصنوعی نیست. محققان از این بازی برای خلق محیطهایی استفاده کردند که هوش مصنوعی بتواند در تعامل با شرایط ناشناخته، تواناییهای خود را به کار گیرد و خطاهایش را اصلاح کند.
### معرفی ابزار AgentRefine
بر اساس این تحقیق، سیستم جدیدی به نام **AgentRefine** طراحی شده که به مدلها و عاملهای هوش مصنوعی این قابلیت را میدهد تا به صورت مداوم خطاهای خود را شناسایی و اصلاح کنند. این کار به هوش مصنوعی اجازه میدهد توانایی خود را برای وظایف عمومی بالا ببرد. به بیان سادهتر، این عاملها قادر به سازگاری با شرایط ناآشنا شده و عملکرد بهتری از خود نشان میدهند.
### چگونه این روش کار میکند؟
AgentRefine با استفاده از ترکیبی از یادگیری تقویتی و ایجاد بازخورد برای عاملها، به هوش مصنوعی کمک میکند که موقعیتهای پیچیده را مدیریت کرده و استراتژیهای جدیدی برای حل مسائل پیدا کند. در دنیای واقعی، این قابلیت میتواند کاربردهای بسیاری در صنایع متنوع مانند پزشکی، حملونقل، و حتی بازیهای ویدیویی داشته باشد.
### کاربردهای آتی این دستاورد
از آنجایی که هوش مصنوعی در محیطهای مختلفی به کار گرفته میشود، توانایی درک و واکنش به شرایط ناآشنا یک نقطه عطف مهم است. ابزارهایی مانند AgentRefine میتوانند در بهبود عملیات خودرانها، رباتهای انبارداری و حتی دستیارهای دیجیتالی تأثیر زیادی داشته باشند.
این رویکرد نوآورانه نشان میدهد که یادگیری از روشها و ساختارهای غیرمتعارف، مانند بازیهای تخیلی، میتواند افقهای جدیدی در توسعه هوش مصنوعی باز کند.
برای اطلاعات بیشتر، میتوانید به [لینک منبع](https://venturebeat.com/ai/researchers-improved-ai-agent-performance-on-unfamiliar-tasks-using-dungeons-and-dragons/) مراجعه کنید.
