Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
جزیره چسبیده به خشکی یا جزیره گره دار ، زمین چهرهای خشکی متشکل از جزیره ای هستند که تنها توسط یک تومبولو به سرزمین اصلی یا جزیره دیگری می پیوندند: زبانه ساحلی از مواد ساحلی که در هر دو انتها به خشکی چسبیده است. جزیره سنت نینیان در جزایر شتلند در سواحل شمالی اسکاتلند یک نمونه است زیرا زمانی جزیره بوده است اما اکنون به سرزمین اصلی چسبیده است. نمونه های دیگر عبارتند از جزیره موری، واشینگتن، در پیوجت ساند، کورونادو، کالیفرنیا. و ناهانت، ماساچوست در ایالات متحده؛ بارنجوی، نیو ساوت ولز، در استرالیا؛ جزیره پاراتوتا، در نیوزیلند؛ کوه هاکوداته ژاپن، Howth Head، در ایرلند؛ جزیره Wedge، در غرب استرالیا؛ Cheung Chau، در هنگ کنگ و جزیره Davaar، کمپبل تاون، اسکاتلند.
استلزام متنی در پردازش زبان طبیعی یک ارتباط یک طرفه بین عبارات متن است. این ارتباط زمانی اتفاق می افتد که درست بودن یک موضوع درستی یک موضوع دیگر را نتیجه بدهد. در چارچوب TE، متن استلازم شده و متنی که از آن استلزام می شود تحت عبارات متن (t) و فرضیه(h) شناخته می شوند. استلزام متنی با استلزام منطقی یکی نیست و تعریف ساده انگارانه تری دارد. با این تعریف t استلازم می کند h را اگر به صورت کلی هنگامی که یک انسان متن t را میخواد بتواند متن h را از آن نتیجه بگیرد. (این موضوع شرط لازم نیز برای این رابطه است؛ یعنی اگر t استلزام می کند h را بدین معنی است که یک انسان باید بتواند از خواندن t درست بودن h را نتیجه بگیرد.) رابطه موجود، یک رابطه یک طرفه است یعنی استلزام شدن h توسط t نتیجه نمی دهد که t از h استلزام می شود. تشخیص برقراری این رابطه می تواند با دشواری هایی همراه باشد و همچنین می تواند در بعضی موارد سلیقه ای باشد. که یکی از مسایل موجود تشخیص این روابط توسط موتور پردازش زبان طبیعی است. مثال ها. استلزام متنی را در قالب مثال هایی از سه نوع رابطه می توان نشان داد. نمونه ای از یک TE مثبت (متن مستلزم فرضیه است): متن: اگر
به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. فرضیه: دادن پول به فقیر نتیجه خوبی دارد. مثالی از TE منفی (متن با فرضیه در تضاد است): متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. فرضیه: دادن پول به فقیر نتیجه ای ندارد. مثالی از غیر TE (متن مستلزم یا متناقض نیست) این است: متن: اگر به نیازمندان کمک کنید، خداوند به شما پاداش خواهد داد. فرضیه: پول دادن به یک مرد فقیر شما را انسان بهتری می کند. ابهام در زبان طبیعی. یکی از ویژگی های زبان طبیعی این است که برای بیان یک مفهوم راه های مختلفی وجود دارد. چندین معنا را می توان در یک متن واحد گنجاند و یک معنا را می توان با متون مختلف بیان کرد. این تنوع بیان معنایی را می توان به عنوان مشکل دوگانه ابهام زبان در نظر گرفت. این دو موضوع باعث ارتباط چندین معنی با یک متن و چندین متن با یک معنی می شود. عمل استلزام کردن مانند عمل بازنویسی (پیدا کردن جملات مشابه و کوتاه تر برای یک متن) است. با این تفاوت که استلزام کردن دنبال روابط ضعیف تر به علت یک طرفه بودن رابطه مربوطه است. روش های ریاضیاتی تشخیص استلزام می توانند بر پایه همین یک طرفه بودن این رابطه باشند.
کاربردها. بسیاری از برنامه های پردازش زبان طبیعی، مانند پرسش و پاسخ، استخراج اطلاعات، خلاصه سازی، خلاصه سازی چند سندی و ارزیابی سیستم های ترجمه ماشینی، باید بدانند که معنای هدف خاصی را می توان از انواع مختلف متن استنتاج کرد. معمولاً استلزام به عنوان بخشی از یک سیستم بزرگتر استفاده می شود، برای مثال در یک سیستم پیش بینی برای فیلتر کردن پیش بینی های بی اهمیت یا آشکار. استلزام متنی در سبک سنجی خصمانه نیز کاربرد دارد، که هدف آن حذف سبک متنی بدون تغییر معنای کلی ارتباط است.
تاکس مسابقه دهنده یک بازی ویدئویی مسابقه ای محصول ۲۰۰۰ است که نماد لینوکس، پنگوئن تاکس در آن حضور دارد. در بازی، بازیکن تاکس را درحالی کنترل می کند که در مسیری از برف و یخ در حال جمع آوری شاه ماهی باید به خط پایان برسد. این بازی به طور رسمی بیش از یک میلیون بار تا سال ۲۰۰۱ دانلود شد. همچنین با استقبال خوبی روبرو شد و اغلب به دلیل گرافیک و سرعت مورد تحسین قرار گرفت و مورد علاقه کاربران لینوکس و جامعه نرم افزارهای آزاد بود. محبوبیت این بازی توسعه یک نسخه تجاری شده را تضمین کرد که در آن گرافیک بهبودیافته و شخصیت های دیگری اضافه شدند، و همچنین اولین بازی دارای مجوز جی پی ال بود که آرکیدی شد. این تنها محصولی است که استودیو سانسپایر توسعه و منتشر کرد و پس از آن شرکت منحل شد. کد منبع باز رایگان بازی منجر به دریافت فورک هایی شد که توسط طرفداران ساخته و به توسعه آن ادامه دادند.
چارلی چابک یک فیلم اکشن و انتقام جویانه آمریکایی محصول سال ۲۰۲۳ به کارگردانی فیلیپ نویس و نویسندگی ریچارد ونک است که بر اساس رمان "میمون های تفنگ" اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ ساخته شده است. پیرس برازنان، جیمز کان (در آخرین بازیگری اش) و مورنا باکارین در این فیلم بازی می کنند. این فیلم برای اولین بار در جشنواره فیلم در ۷ اکتبر ۲۰۲۳ به نمایش درآمد. این فیلم در ۸ دسامبر ۲۰۲۳ در سینماها و ویدیوهای منتخب اکران شد. داستان. برای بیست سال، چارلی سوئیفت (با بازی برازنان) یک کارچاق کن و قاتل یک رئیس اوباش به نام استن بوده است. پس از اینکه یک رئیس رقیب به استن و خدمه اش ضربه وارد می کند، چارلی تنها بازمانده است. چارلی تصمیم می گیرد انتقام دوستش را بگیرد و با ماری، (با بازی باکارین) همسر سابق یک اوباش که او کشته است، همکاری می کند. تولید. در ژوئن ۲۰۰۹، رمان "میمون های تفنگ" اثر ویکتور گیشلر در سال ۲۰۰۱ برای اقتباس سینمایی انتخاب شد، با نوشتن فیلمنامه لی گلدبرگ و کارگردانی ریوهی کیتامورا. در ۲۸ اکتبر ۲۰۲، با کارگردانی فیلیپ نویس و پیرس برازنان به عنوان ستاره اعلام شد. در مارس ۲۰۲۲، جیمز کان و مورنا باکارین به بازیگران پی
وستند. فیلمبرداری در آوریل ۲۰۲۲ در نیواورلئان آغاز شد. بازخوردها. در وبگاه جمع آوری نقد راتن تومیتوز از ۲۴ نقد منتقد، با میانگین امتیاز ۶٫۸ از ۱۰ مثبت است.
برنامه کامپیوتری OpenAI Five یک هوش مصنوعی توسعه یافته است که توسط اوپن ای آی برای بازی کامپیوتری دوتا ۲ توسعه یافته است. این برنامه برای اولین بار سال ۲۰۱۷ رونمایی شد. در مراسم رونمایی این هوش مصنوعی در یک بازی تک به تک مقابل Dendi بازیکن حرفه ای اوکراینی و برنده The International قرار گرفت و باخت. در همان سال این هوش مصنوعی به گونه ای توسعه یافت که بتواند یک تیم کامل ۵ نفره را هدایت کند. سپس شروع به رقابت در مقابل تیم های حرفه ای کرد و قابلیت خود را برای شکست دادن آن ها را نمایان کرد. شرکت OpenAI با این هدف به سراغ توسعه این هوش مصنوعی رفت تا نشان دهد که یادگیری ماشین می تواند در بازی پیچیده ای چون Dota 2 نیز عملکرد خوبی داشته باشد. این مورد خود لازم تصمیم گیری در شرایط عدم قطعیت و اعمال اکشن های پیوسته بر خلاف گسسته است. به نوعی این مسئله با اکثر مسائل دنیای واقعی همپوشانی بالایی دارد. در دنیای واقعی اکثر تصمیمات پیوسته هستند و در شرایطی تصمیمات گرفته می شوند که عدم قطعیت و اطلاعات ناقص وجود دارد. این هوش مصنوعی با این ایده که در آینده یادگیری ماشین بتواند مسئله ها را به طور کلی تری حل کند توسعه یافت. شرکت
OpenAI اقدام به ساخت شبکه عصبی برای کنترل یک دست رباتیک فیزیکی می کند. کدها و الگوریتم های این هوش مصنوعی خود وامدار از همان شبکه عصبی هستند. هوش مصنوعی OpenAI Five با هوش مصنوعی های دیگری همچون AlphaStar در بازی استارکرافت ۲ و آلفاگو در بازی Go و Deep Blue در بازی شطرنج و واتسون در مسابقه تلویزیونی Jeopardy! مقایسه می شود. مسابقه ها. پول جایزه تورنمنت هر سال The international (یا به اختصار TI) از ۲۰۱۳ به بعد از محل سود حاصل فروش آیتم های بازی به نام "Compendium" به شکل کراد فاندینگ تأمین می شود.والو به رقابت کنندگان مسابقات ۲۰۱۵ و ۲۰۱۶ که به سطح ۱۰۰۰ یا بالاتر رسیدند ایجس (Aegis: تندیسی مانند سپر) قهرمانان جایزه داد. تاریخچه. توسعه این الگوریتم در سال ۲۰۱۶ آغاز شد. این شرکت به دلایلی همچون محبوبیت بالای این بازی، پشتیبانی از لینوکس و وجود واسط برنامه نویسی کاربردی های قابل توسعه، بازی Dota 2 که یک بازی رقابتی ۱۰ نفره است را انتخاب کرد. (۵ نفر در مقابل ۵ نفر) قبل از اینکه این هوش مصنوعی اقدام به کنترل ۵ بازیکن کند، اولین رونمایی عمومی این هوش مصنوعی در The International 2017 رخ داد. در این رونمایی، Dendi باز
یکن حرفه ای اوکرانی در یک بازی زنده تک به تک به هوش مصنوعی OpenAI باخت. پس از این بازی Greg Brockman مدیر ارشد فناوری OpenAI توضیح داد که این هوش مصنوعی در طی ۲ هفته با خود بازی کرده است و بدین شکل آموزش دیده است. همچنین وی خاطرنشان کرد که این هوش مصنوعی قدمی رو به جلو در سوی ساختن هوش مصنوعی هایی برای انجام دادن فعالیت های فوق پیشرفته نظیر جراحی بر روی انسان است. این هوش مصنوعی با استفاده از روش یادگیری تقویتی ساخته شده است. بدین معنا که این هوش مصنوعی از طریق هزاران بازی در طی روز با خود، به مرور زمان یادمی گیرد که بازی اش را ارتقا بخشد. در تاریخ ژوئن ۲۰۱۸ این هوش مصنوعی قادر گردید که یک تیم کامل ۵ نفره از هوش مصنوعی ها را هدایت کند. در همین برهه توانست تیم های مبتدی و نیمه حرفه ای را شکست دهد. در The International 2018، این هوش مصنوعی دو بازی در مقابل تیم حرفه ای برزیلی paiN Gaming و تیمی شامل ستارگان چینی انجام داد. با وجود باخت در هر دو بازی، این هوش مصنوعی نمونه یک هوش مصنوعی موفق از دید تحلیلگران شمرده شد و بسیاری از تحلیلگران معتقد بودند که این هوش مصنوعی به آن ها این قابلیت را می دهد که استراتژی های
پنهان و موفقی را از این هوش مصنوعی یاد بگیرند. آخرین حضور عمومی این هوش مصنوعی در آوریل ۲۰۱۹ رخ داد که طی این رونمایی، OpenAI Five موفق شد یک سری بازی را از قهرمان The International 2018 یعنی تیم OG را در یک رویداد زنده ببرد. همچنین شرکت OpenAI اقدام به برگزاری رویدادی ۴ روزه کرد که طی آن بازیکنان مختلف از سرتاسر جهان می توانستند به رقابت در مقابل این هوش مصنوعی بپردازند. در طی این ۴ روز OpenAI Five از ۴۲۷۲۹ بازی که انجام داد موفق شد ۹۰٫۴۳٪ از بازی ها را برنده شود که آمار بسیار موفقی به شمار می آید. نحوه کارکرد. OpenAI Five به واسطه یک تکنیک یادگیری ماشین یعنی یادگیری تقویتی آموزش داده شده است. یادگیری تقویتی به این شکل است که مدل از طریق سعی و خطا و بازخوردی که از کنش ها و تجربه های خود کسب می کند، آموزش می بیند. یک سیستم یادگیری تقویتی به شکل زیر است: عامل: واحد قابل کنترل که می تواند کنش های خاصی را انجام دهد. کنش: مجموعه ای از کنش ها که می تواند انجام شود. محیط: دنیای فیزیکی بازی حالت: وضعیت فعلی که توسط عامل مشاهده می شود. پاداش: بازخوردی که از محیط دریافت می شود. مثبت به معنای پاداش و منفی به معنای مجاز
ات است. انواع پاداش: صفر و یک: به خروجی هایی که به صورت «من بردم» یا «تو باختی» گفته می شود. مجموع خروجی نهایی صفر خواهد بود. برای مثال اگر یک برج (از ۹ برجی که داخل بازی وجود دارد) توسط تیم حریف نابود شود، تیم حریف ۱ امتیاز بدست آورده و تیم دیگر ۱ امتیاز از دست خواهد داد. پاداش تیمی: از آنجایی که بازی Dota یک بازی تیمی است، برای پیروز شدن نیازمند همکاری و کار تیمی هست. به همین دلیل یک معیار ارزیابی مبتنی بر کار تیمی در بازی وجود دارد که هر عامل توسط وضعیت باقی عامل ها نیز سنجیده می شود. این کار باعث می شود تا هر عامل وضعیت هم تیمی های خود را نیز در نظر بگیرد و سپس کنش خود را انجام دهد. برای مثال اگر در یک درگیری تیمی، یک عامل انتخاب این را داشته باشد که یار خود را نجات دهد یا به قهرمان حریف حمله کند، ترجیح خواهد داد یار خود را نجات دهد. پاداش بر اساس زمان: بازی Dota بر اساس زمانی به ۳ زمان تقسیم می شود: اول بازی، وسط بازی و آخر بازی. در هر یک از بازه های زمانی عامل ها نوع خاصی از تاکتیک ها را برمی گزینند؛ مثلاً در آخر بازی، همه قهرمان ها قوی تر شده و قابلیت های بیشتری به دست آورده اند. به همین دلیل در آخر با
زی بازیکننان ترجیح می دهند تا با هم درگیر شوند و برج های همدیگر را تخریب کنند. از طرفی به این دلیل که بازیکن ها در اول بازی ضعیف هستند، پاداش بیشتری به ازای تخریب برج ها و کشتن قهرمان های حریف بدست می آورند. این باعث می شود که عامل ها بتوانند استراتژی های خود را بر اساس زمان بازی اولویت بندی کنند و با توجه به زمان، استراتژی بهینه را انتخاب کنند. نکتهٔ مهمی که در اینجا وجود دارد این است که برای مسائلی که در آن ها بیشترین سود در کوتاه مدت تضمین کنندهٔ بیشترین سود در دراز مدت نیست بسیار مناسب است. دلیل وجود این برتری در روش یادگیری تقویتی نیز این است که عامل در هر مرحله لزوماً بهترین راه را انتخاب نمی کند و در نهایت هم سعی دارد مجموع پاداش. این روش به شکل موفقیت آمیزی بر روی مسائل مختلفی نظیر: کنترل ربات ها، برنامه ریزی آسانسورها، مخابرات، تخته نرد، چکرز(Sutton and Barto 1998, Chapter 11) و بازی گو (آلفاگو) استفاده شده است. دو عامل مهم هستند که باعث برتری این روش می شوند: استفاده از نمونه ها برای بهینه سازی کارایی و استفاده از تخمین توابع برای تعامل با محیط های پیچیده در هریک از حالات زیر: دو حالت اول را می توان
تحت عنوان مسائل برنامه ریزی بررسی کرد. (با توجه به این که مدل هایی از مسئله موجود است)، در حالی که سومی را باید به عنوان یک مسئلهٔ یادگیری صرف در نظر گرفت. در هر حال در چهارچوب یادگیری نیروافزوده هر سه مسئله به یک مسئلهٔ یادگیری ماشین تبدیل می شوند. OpenAI Five جوری آموزش دیده است که پاداش بلند مدت را بیشینه کند و نگاه کوتاه مدت ندارد. آخرین مدل، پاداش های آینده را با نیمه عمر ۵ دقیقه ای ارزش گذاری می کند. یادگیری به واسطه بازی کردن با خود. یکی از بزرگ ترین مشکلاتی که متوجه این سیستم است، این است که چگونه OpenAI Five می خواهد داده های لازم برای آموزش دادن این مدل را فراهم کند؟ جواب این مسئله در یادگیری به واسطه بازی کردن با خود نهفته است. این مکانیزم مدل را قادر می سازد تا بدون اینکه نیازمند داده های حجیمی از جانب انسان ها باشد، خودش به طریق بازی کردن با خود، آموزش ببیند و یاد بگیرد چگونه خود را شکست دهد. در ابتدای پروسه یادگیری، عامل ها بی هدف در اطراف نقشه بازی می چرخیدند و همدیگر را می زدند. ولی به مرور یادگرفتند که باید هدف دار بازی کنند و هدف غاییشان باید نابودی چشمه Fountain حریف باشد. از طرفی اجرا کرد
ن این شبیه سازی ها مسئله ساده ای از نظر فنی نیست. OpenAI از ۲۵۶ کارت گرافیک P100 استفاده کرده است برای هر عامل که می تواند ۱۸۰ سال بازی را در هر روز انجام دهد. معماری. هوش مصنوعی OpenAI Five شامل ۵ ربات است که هرکدام نقش یک بازیکن را نقشه ایفا می کند. هرکدام از این ربات ها یک شبکه عصبی یک لایه ۴۰۹۶ واحدی از حافظه طولانی کوتاه-مدت را دارند. وظیفه این واحدها، بررسی حالت State بازی است. این شبکه عصبی کنش های (Action) خود را از طریق سرکنش (Action Head)های متفاوتی انجام می دهد که هر کدام معنای خاصی دارند. برای مثال Action Headهای داریم برای اینکه کدام کنش را از میان کنش های ممکن انجام بدهد، چند واحد زمانی کنش خود را به تأخیر بندازد یا کدام مختصات را برای حرکت انتخاب کند و … هرکدام از این سرکنش ها به صورت مستقل محاسبه می شوند. این سامانه هوش مصنوعی دنیای بازی را به صورتی لیستی از ۲۰۰۰۰ عدد می بیند و کنش خود را استفاده از یک لیست ۸ مقداره انجام می دهد. همچنین این هوش مصنوعی کنش ها و هدف های مختلفی را انتخاب می کند تا بفهمد که چگونه می تواند هر کنش را بر اساس مشاهده اش از جهان بازی کدگذاری کند. هوش مصنوعی OpenAI Five
به عنوان یک یادگیر تقویتی عمومی، بر پایه زیرساخت Rapid توسعه یافته است. زیرساخت Rapid شامال دو لایه است: لایه اول وظیفه دارد تا هزاران ماشینی که وجود دارند را به هم متصل کند تا بتوانند با هم اطلاعات رد و بدل کنند و لایه دوم نیز نرم افزار را اجرا می کند. تا سال ۲۰۱۸ این هوش مصنوعی چیزی معادل ۱۸۰ سال بازی را تجربه کرده است. روی ۲۵۶ واحد پردازش گرافیکی و ۱۲۸۰۰۰ هسته واحد پردازش مرکزی اجرا شده است. با استفاده از الگوریتم های Proximal Policy Optimization و Policy Gradient متد یادمی گیرد. مقایسه با دیگر سامانه های هوش مصنوعی برای بازی ها. قبل از OpenAI Five هوش مصنوعی هایی همچون Jeopardy! با Watson و شطرنج با Deep Blue و Go با Alpha Go وجود داشته اند که در مقابل انسان ها به موفقیت هایی رسیده اند. اما OpenAI Five تفاوت هایی جدی با این هوش مصنوعی ها دارد که در پایین ذکر شده است. دید بلند مدت: ربات ها در ۳۰ فریم بر ثانیه برای هر بازی که به طور متوسط ۴۵ دقیقه طول می کشد اجرا می شوند. این باعث می شود که ۸۰۰۰۰ داده بر دقیقه ورودی داشته باشیم. این هوش مصنوعی هر ۴ فریم کنشی انجام می دهد و در نهایت ۲۰۰۰۰ حرکت تولید می کند.
برای مقایسه شطرنج معمولاً در کمتر از ۴۰ حرکت و بازی گو در کمتر از ۱۵۰ حرکت تمام می شود. این نشانگر پیچیدگی بسیار بالای بازی Dota 2 است. دید جزئی از حالت بازی: هر بازیکن و هم تیمی هایش فقط بخش هایی از نقشه که در محدوده دیدشان هست را می توانند مشاهده کنند و بقیه نقشه توسط مه احاطه شده است که دشمنان و حرکت هایشان را مخفی نگه می دارد. به همین دلیل بازی کردن Dota 2 نیازمند نتیجه گیری و تصمیم گیری بر اساس اطلاعات ناقص است و از طرفی باید حرکات و کنش های دشمنان را نیز همزمان پیش بینی کرد. به عنوان مثال شطرنج و Go دو بازی هستند که هردو تمام اطلاعات بازی در اختیار هر دو بازیکن است. فضای کنش پیوسته: هر کاراکتر در Dota 2 که به آن قهرمان گفته می شود می تواند کنش های مختلفی در بازی داشته باشد. در این بازی برای هر قهرمان فضای کنشمان شامل ۱۷۰۰۰۰ کنش به ازای هر قهرمان می باشد. برای مثال در شطرنج متوسط کنش های ۳۵ و در Go متوسط کنش ها ۲۵۰ می باشد. فضای مشاهده پیوسته: بازی Dota 2 در یک نقشه بزرگ با ۱۰ بازیکن بازی می شود که در هر تیم ۵ بازیکن وجود دارد و چندین ساختمان و موجود غیرقابل کنترل نیز موجود هست. سامانه OpenAI Five بازی
را از طریق یک لیست ۲۰۰۰۰ تایی که شامل استیت و حالت بازی است نظاره می کند. این ها اطلاعاتی هستند که هر انسان زمانی که بازی می کند می تواند به آن دسترسی داشته باشد. برای مثال بازی شطرنج توسط ۷۰ لیست و بازی Go توسط ۴۰۰ لیست نظاره می شود. تقدیرات. هوش مصنوعی OpenAI Five توسط بسیاری از بزرگان هوش مصنوعی، تکنولوژی و صنعت سرگرمی تحویل گرفته شده است. برای مثال بیل گیتس مؤسس شرکت مایکروسافت آن را یک «قضیه مهم» خواند زیرا پیروزی در این بازی «نیازمند کار تیمی و همکاری است». بازیکن مطرح شطرنج گری کاسپاروف که در سال ۱۹۹۷ به Deep Blue باخت، گفته است که علیرغم باخت آن ها در The International 2018 ربات ها در نهایت «به آن حد خواهند رسید، زودتر از آنچه فکرش را می کنیم». در مصاحبه ای با ام آی تی تکنالجی ریویو، متخصصان هوش مصنوعی سامانه OpenAI Five را به عنوان دستاوردی قابل توجه توصیف کرده اند. با توجه به اینکه Dota 2 یک «بازی بسیار پیچیده» است، حتی شکست دادن بازیکنان غیرحرفه ای نیز تحسین برانگیز است. نشریه پی سی گیمر نیز نوشت که پیروزی آن ها مقابل بازیکنان حرفه ها یک رویداد قابل توجه در یادگیری ماشین است. در مقابل نشریه Motherb
oard نوشت که پیروزی آن ها «رسما تقلب» بوده است زیرا ربات ها دسترسی مستقیم به API بازی دارند به جای اینکه از طریق بینایی کامپیوتر و تفسیر پیکسل های بازی اطلاعات خود را کسب کنند. در سال ۲۰۱۹، شرکت دیپ مایند از یک هوش مصنوعی مشابه برای بازی Starcraft 2 به اسم AlphaStar رونمایی کرد که همانند OpenAI Five از هوش مصنوعی تقویتی و بازی کردن با خود یادمی گیرد. نشریه ورج (وبگاه) نوشت که «هدف از این تحقیقات فقط این نیست که انسان ها را در بازی های مختلف شکست دهد بلکه ثابت می کند که با زمان و منابع و تلاش مناسب، نرم افزار های هوش مصنوعی می توانند انسان ها را در هر چالش شناختی خواه بازی رومیزی باشد یا بازی ویدیویی شکست دهند.» همچنین خاطرنشان کرد که موفقیت های DeepMind و OpenAI در این زمینه ها خود اثباتی بر قدرت روش های یادگیری تقویتی است. شرکت OpenAI امید دارد که این تکنولوژی کاربردی های خارج از دنیای دیجیتال نیز داشته باشد. در سال ۲۰۱۸ آن ها بخش هایی از الگوریتم یادگیری تقویتی و کدهای OpenAI Five را برای Dactyl استفاده کردند. Dactyl یک دست رباتی است که با استفاده از شبکه عصبی ساخته شده است تا بتواند با اشیای فیزیکی تعامل د
اشته باشد. در سال 2019 Dactyl توانست که مکعب روبیک را حل کند. منابع. __بافهرست__
درد یک حس و احساس بد است که با آسیب واقعی یا نهفته در بافت همراه است. این موضوع به طور گسترده توسط طیف گسترده ای از دانشمندان و فیلسوفان پذیرفته شده است که جانوران غیرانسانی می توانند درد را درک کنند، از جمله درد در دوزیستان. درد یک حالت روانی پیچیده است، با کیفیت ادراکی مشخص اما همراه با رنج، که یک حالت عاطفی است. به دلیل این پیچیدگی، وجود درد در حیوانات غیرانسانی را نمی توان با استفاده از روش های مشاهده ای بدون ابهام تعیین کرد، اما این نتیجه که حیوانات درد را تجربه می کنند اغلب بر اساس حضور احتمالی هوشیاری پدیده ای استنباط می شود که از فیزیولوژی مقایسه ای مغز نیز استنتاج می شود. به عنوان واکنش های فیزیکی و رفتاری. درد در دوزیستان پیامدهای اجتماعی از جمله قرار گرفتن آنها در معرض آلاینده ها، (آماده سازی برای) آشپزی (مثلاً پاهای قورباغه) و دوزیستان مورد استفاده در تحقیقات علمی دارد. در سده ۲۰ و ۲۱، تحقیقات علمی زیادی دربارهٔ درد در جانوران غیرانسانی انجام شد. مقالات دام پزشکی منتشر شده است که نشان می دهد خزندگان درد را به روشی مشابه با پستانداران تجربه می کنند، و اینکه مسکن ها در این رده از مهره داران مؤثر هست
ند. مطالعات الکتروفیزیولوژیک اولیه در قورباغه ها گزارش می دهد که محرک های زیان بار مکانیکی، گرمایی و شیمیایی الیاف آوران اولیه را با آکسون های آهسته رسانا تحریک می کنند. پوست قورباغه شامل الیاف گروه C و الیاف A-delta است.
فرایادگیری یا دگریادگیری یک اصطلاح علوم اعصاب است که توسط کنجی دویا معرفی شده است، به عنوان نظریه ای که نشان می دهد چگونه انتقال دهنده های عصبی سازوکارهای یادگیری توزیع شده را در غده های قاعده ای تسهیل می کنند. این نظریه در درجه اول شامل نقش انتقال دهنده های عصبی در تنظیم دینامیکی نحوه تعامل الگوریتم های یادگیری محاسباتی برای تولید انواع رفتار یادگیری قوی است که در حال حاضر منحصر به اشکال زندگی بیولوژیکی است. با اینکه اصطلاح فرایادگیری قبلاً در زمینه های روان شناسی اجتماعی و علوم رایانه به کار رفته است، اما در اینجا مفهومی کاملاً جدید را مطرح می کند که برای پر کردن شکاف ها بین شبکه های عصبی، علوم کامپیوتر و یادگیری ماشین نیاز بکار می رود. گفته می شود که نظریه فرایادگیری بر پایه کارهای قبلی دویا در الگوریتم های یادگیری یادگیری تحت نظارت، یادگیری تقویتی و یادگیری بدون نظارت به ترتیب در مخچه، گانگلیون پایه و قشر مطرح شده است و از جمله تلاش هایی است که برای یکسان کردن فرایند انتخاب پویا برای این سه الگوریتم یادگیری به یک سازوکار تنظیمی قابل تقلیل به انتقال دهنده های عصبی منفرد انجام شده است. فرایادگیری. ایده اصلی
فرایادگیری این است که یادگیری سراسری را می توان به عنوان تابعی از انتخاب کارآمد چهار پی ترازه که در ادامه معرفی می شوند مدل سازی کرد. در حالی که هیچ مدل سازوکاررانه برای جایی که فرایادگیری درنهایت در سلسله مراتب نمایندگی وجود دارد ارائه نشده است، این مدل تاکنون پویایی لازم برای استنتاج وجود چنین عاملی را در یادگیری بیولوژیکی به عنوان یک کل نشان داده است. در حالی که مدل های محاسباتی و سیستم های اطلاعاتی هنوز با پیچیدگی یادگیری انسان فاصله دارند. فرایادگیری مسیر امیدوارکننده ای را برای تکامل آینده چنین سیستم هایی فراهم می کند زیرا آنها به طور فزاینده ای به پیچیدگی دنیای بیولوژیکی نزدیک می شوند. نقش پی ترازه ها. دوپامین. دوپامین که به عنوان یک سیگنال «یادگیری سراسری» عمل کند و برای پیش بینی پاداش ها و تقویت عمل حیاتی است. به این ترتیب، دوپامین در یک الگوریتم یادگیری نقش دارد که در آن بازیگر، محیط و منتقد به یک تعامل پویا محدود می شوند که درنهایت به دنبال به حداکثر رساندن مجموع پاداش های آینده با تولید یک سیاست انتخاب کنش بهینه است. در این زمینه، منتقد و بازیگر به عنوان لبه های شبکه مستقلی شناخته می شوند که یک ع
امل پیچیده را نیز تشکیل می دهند. این عامل به طور جمعی بر وضعیت اطلاعات محیط تأثیر می گذارد، که برای محاسبات آینده به عامل بازخورد داده می شود. از طریق یک مسیر جداگانه، محیط نیز به شکل پاداش به دست آمده از طریق عمل داده شده به منتقد بازخورد داده می شود، به این معنی که می توان به تعادلی بین پاداش پیش بینی شده سیاست معین برای یک وضعیت معین و چشم انداز در حال تکامل پاداش های آینده دست یافت. سروتونین. سروتونین برای کنترل تعادل بین پیش بینی پاداش کوتاه مدت و بلندمدت، اساساً با «تخفیف» متغیر مبالغ پاداش آینده مورد انتظار که ممکن است برای دستیابی به هزینه های بیش از حد نیاز داشته باشد، پیشنهاد می شود. به این ترتیب، سروتونین ممکن است انتظار پاداش را در سطح شبه عاطفی تسهیل کند، و بنابراین، بسته به تقاضای کار، و طول مدت تداوم مورد نیاز، اصرار در رفتار پاداش جویانه را تشویق یا منع می کند. از آنجایی که پیش بینی پاداش جهانی از نظر تئوری ناشی از محاسبات مدوله شده سروتونین است که با محاسباتی که به طور مشابه توسط دوپامین مدوله شده اند، به حالت ثابتی می رسند. سیگنال دهی بالای سروتونرژیک ممکن است محاسبات دوپامین را نادیده بگیرد
و الگوی متفاوتی از پاداش ایجاد کند که از نظر ریاضی به تنهایی از طریق محاسبات مدوله شده با دوپامین قابل دوام نیست. نوراپی نفرین. نوراپی نفرین برای تسهیل «کاوش گسترده» با انتخاب عمل تصادفی پیشنهاد شده است. انتخاب بین تمرکز بر استراتژی های شناخته شده و مؤثر یا انتخاب راهبردهای آزمایشی جدید درنظریه احتمال به عنوان مسئله اکتشاف- بهره برداری شناخته می شود. بنابراین، تأثیر متقابل بین فوریت های موقعیتی، و اثربخشی استراتژی های شناخته شده، بر معضل بین انتخاب قابل اعتماد برای بزرگ ترین پاداش پیش بینی شده و انتخاب اکتشافی خارج از پارامترهای شناخته شده تأثیر می گذارد. از آنجایی که آبشارهای شلیک عصبی (مانند آنهایی که برای چرخاندن کامل چوب گلف لازم است) بنا به تعریف ناپایدار و مستعد تغییر هستند؛ بنابراین نوراپی نفرین قابل اعتمادترین الگوی اجرایی شناخته شده را در سطوح بالاتر انتخاب می کند و امکان انتخاب تصادفی و غیرقابل اعتماد بیشتری را در سطوح پایین با هدف کشف استراتژی های بالقوه کارآمدتر در فرایند فراهم می کند. استیل کولین. استیل کولین برای تسهیل تعادل بین ذخیره سازی حافظه و تجدید حافظه، برای یافتن تعادل بهینه بین ثبات و
اثربخشی الگوریتم های یادگیری برای کار محیطی خاص، پیشنهاد شده است؛ بنابراین استیل کولین انعطاف پذیری را در هیپوکامپ، قشر مغز و مخطط تعدیل می کند تا شرایط یادگیری ایده آل در مغز را تسهیل کند؛ بنابراین سطوح بالای استیل کولین امکان یادگیری بسیار سریع و بازسازی اتصالات سیناپسی را فراهم می کند و درنتیجه یادگیری موجود ممکن است لغو شود. به همین ترتیب، یادگیری حالت هایی که در یک وضوح زمانی طولانی اتفاق می افتد ممکن است قبل از رسیدن به یک سطح عملکردی نادیده گرفته شود، و بنابراین یادگیری ممکن است خیلی سریع اتفاق بیفتد که واقعاً به طور مؤثر انجام شود. در سطوح پایین تر نوراپی نفرین، تغییرات پلاستیکی بسیار آهسته تر اتفاق می افتد، به طور بالقوه در برابر شرایط یادگیری غیرمفید محافظت می کند یا اجازه می دهد تغییرات اطلاعاتی تفکیک زمانی بسیار وسیع تری را در بر بگیرد. مسیرهای یادگیری در مغز. محققان گروه روان شناسی تجربی، مرکز ولکام و گروه علوم اعصاب بالینی Nuffield، از اسکنر MRI، در حالی که داوطلبان وظیفه هایی را همراه با یک پاداش انجام می دادند، برای مشاهده تغییرات در بخش هایی از مغز در ارتباط با یادگیری و تجربیات آموخته شده اس