Questo documento propone un algoritmo di apprendimento per rinforzo profondo per giocare al gioco per computer &quot;Doom&quot;. L'algoritmo utilizza uno spazio di azione continuo e reti neurali convoluzionali profonde per mappare i frame del gioco all'azione prevista, basandosi sul profondo gradiente politico deterministico. Esperimenti su due varianti di Doom hanno dimostrato che l'algoritmo proposto supera la soluzione di base in termini di accuratezza, con CNN più profonde che aumentano ulteriormente le prestazioni. La ricerca dimostra la fattibilità dell'apprendimento per rinforzo profondo per l'intelligenza artificiale dei giochi e le sue potenziali applicazioni possono estendersi alla navigazione e al controllo robotici, all'elaborazione delle immagini e al processo decisionale. Un'ulteriore esplorazione delle prestazioni di altri algoritmi di apprendimento per rinforzo profondo sui giochi Doom potrebbe migliorare l'accuratezza, mentre l'apprendimento per imitazione, l'apprendimento gerarchico e il meta-apprendimento possono ampliare le attività guidate dall'IA in cui il metodo può essere applicato; tra cui robotica, assistenza sanitaria, combattimento e guida autonoma.
Questo documento presenta un algoritmo di apprendimento per rinforzo profondo per imparare a giocare a un gioco per computer &quot;Doom&quot;. L'algoritmo proposto è una reimplementazione del gradiente politico deterministico profondo con uno spazio di azione continuo, basato su reti neurali convoluzionali (CNN) per mappare i frame del gioco all'azione prevista. Gli esperimenti condotti con due varianti del gioco Doom hanno mostrato che l'algoritmo proposto supera la soluzione di base in termini di accuratezza, dimostrando prestazioni superiori con CNN più profonde. Questa ricerca dimostra la fattibilità dell'apprendimento per rinforzo profondo per l'IA dei giochi. Con l'aiuto di tecniche di deep learning, il nostro modello è in grado di apprendere concetti astratti ed eseguire compiti di navigazione complessi, garantendo un'elevata precisione rispetto all'approccio tradizionale. L'esplorazione delle prestazioni di altri algoritmi di apprendimento per rinforzo profondo sui giochi Doom potrebbe migliorare ulteriormente la precisione complessiva. Le applicazioni dell'approccio proposto possono estendersi oltre l'intelligenza artificiale del gioco alla navigazione robotica e alle attività di controllo, all'elaborazione delle immagini e al processo decisionale. Abbracciando tecniche di apprendimento per rinforzo più complesse, come l'apprendimento per imitazione, l'apprendimento gerarchico e il meta-apprendimento, il metodo proposto può essere applicato in varie attività guidate dall'intelligenza artificiale, tra cui robotica e assistenza sanitaria, combattimento e guida autonoma.
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