En samtale mellom en person og en AI-assistent kalt Nordavind [INST] Generer en sammendrag på 100 ord av følgende artikkel som beskriver dens hovedpåstander og anvendelser. Denne artikkelen presenterer en dyp forsterkende læring algoritme for å lære å spille et dataspill "Doom". Den foreslåtte algoritmen er en nyimplementering av dyp deterministisk policy gradient med en kontinuerlig handlingsrom, som er avhengig av konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) for å kartlegge rammer av spillet til forventet handling. Eksperimentene som ble utført med to varianter av Doom-spillet viste at den foreslåtte algoritmen overgår baseline-løsningen når det gjelder nøyaktighet, og demonstrerer overlegen ytelse med dypere CNN-er.

Denne forskningen demonstrerer gjennomførbarheten av dyp forsterkende læring for spill AI. Med hjelp av dyp læringsteknikker, er modellen vår i stand til å forstå abstrakte konsepter og utføre komplekse navigasjonsoppgaver, og sikrer høy nøyaktighet sammenlignet med den tradisjonelle tilnærmingen. Utforsking av ytelsen til andre dyp forsterkende læring algoritmer på Doom-spill kan ytterligere forbedre den generelle nøyaktigheten.

Anvendelsene av den foreslåtte tilnærmingen kan utvides utover spill AI til robotnavigasjon og kontrolloppgaver, bildebehandling og beslutningstaking. Ved å omfavne mer komplekse forsterkende læringsteknikker, som imitasjonslæring, hierarkisk læring og meta-læring, kan den foreslåtte metoden brukes i ulike AI-drevne oppgaver, inkludert robotikk og helsevesen, kamp og autonom kjøring. [/INST]: Denne artikkelen foreslår en dyp forsterkende læring algoritme for å spille dataspillet "Doom". Algoritmen bruker en kontinuerlig handlingsrom og dype konvolusjonelle nevrale nettverk for å kartlegge rammer av spillet til forventet handling, og bygger på dyp deterministisk policy gradient. Eksperimenter på to varianter av Doom viste at den foreslåtte algoritmen overgår baseline-løsningen når det gjelder nøyaktighet, og dypere CNN-er øker ytelsen ytterligere. 

Forskningen demonstrerer gjennomførbarheten av dyp forsterkende læring for spill AI, og dens potensielle anvendelser kan utvides til robotnavigasjon og kontroll, bildebehandling og beslutningstaking. Videre utforskning av ytelsen til andre dyp forsterkende læring algoritmer på Doom-spill kan forbedre nøyaktigheten, mens imitasjonslæring, hierarkisk læring og meta-læring kan utvide AI-drevne oppgaver der metoden kan brukes; inkludert robotikk, helsevesen, kamp og autonom kjøring.