Nachdem Albert für uns schon das Laufen und Treppensteigen gelernt hat, ist er jetzt dabei, zusammen mit Fangen spielen zu lernen.
In this video two AI Warehouse agents named Albert and Kai learn to play Tag against each other. The AI were trained using Deep Reinforcement Learning, a method of Machine Learning which involves rewarding the agent for doing something correctly, and punishing it for doing anything incorrectly. Albert and Kai’s actions are controlled by Neural Networks that are updated after each attempt in order to try to give Albert and Kai more rewards and less punishments over time.
(Direktlink, via Maik)
Der Artikel ist eine hervorragende Einführung in die Anwendung von Deep Reinforcement Learning. Besonders beeindruckend ist die detaillierte Beschreibung des Trainingsprozesses von Albert und Kai. Durch die schrittweise Einführung von Hindernissen wird deutlich, wie flexibel und anpassungsfähig moderne KI-Systeme sein können. Ich finde es faszinierend, wie schnell die KIs lernen, sich an neue Situationen anzupassen und ihre Strategien zu optimieren. Es wäre interessant zu sehen, wie sich diese Fähigkeiten in realen Anwendungen, wie Robotik oder autonomen Fahrzeugen, umsetzen lassen.