Le למידת עומק או דיפ לרנינג היא שיטה של למידת מכונה המבוססת על רשתות עצביות. בניגוד ליתר הצורות של אינטלקט מלאכותי שמבוססות על הוראות מוקניה, המערכות המשתמשות בלמידת עומק מסוגלות ללמוד עצמאית. כך הן יכולות להסתגל וליצור התנהגויות על פי הסביבה שלהן ולפי הסיטואציות השונות שניצבות בפניהן. ביקום משחקי הוידאו, צורות שונות של אינטלקט מלאכותי כבר היו קיימות מזה כמה עשורים. עם זאת, הדוגמאות הבולטות ביותר היום נוגעות לאינטליגנציות המבוססות על למידת עומק, המייצגות צעד משמעותי קדימה בהבנת איך האינטליגנציות הללו יכולות ללמוד ולהתפתח בעצמן.
הניסיון של פיטר ווידן: 50,000 שעות לימוד עם פוקימון אדום
כדי להבין טוב יותר את פעולתה של למידת עומק וללמוד על ההתנהגויות של אינטלקט מלאכותי, יוצר תוכן בשם פיטר ווידן עשה ניסוי עם משחק קאלט: פוקימון אדום. הוא אימן אינטלקט מלאכותי במשך 50,000 שעות על המשחק הזה, במטרה לראות כיצד הוא יצליח להתמודד בעולם לא מוכר ומלא אתגרים. האינטלקט המלאכותי שנוצר על ידי ווידן התחיל לחקור את הסביבה, ללכוד פוקימונים ולהתקדם במשחק בהתאם לפעולותיו. הוא אפילו הצליח להביס את האלוף הראשון של האולימפיאדה במשחק, בראק, אבל רק משום שההתקפה האחרונה שלו הייתה בול, שהיא אפקטיבית נגד פוקימונים מסוג סלע. עם זאת, ההרפתקה הזו הסתבכה במהירות עבור אינטלקט מלאכותי זה: הוא נתקע במערה החשוכה, מקום מבוך שבו הדרכים דומות מדי זו לזו. האינטלקט המלאכותי לא הצליח להגיע לאולימפיאדה השנייה בעיר אזוריה.
החוזקות והחולשות של אינטלקט מלאכותי בפוקימון אדום
למרות שקל להצביע על מה שהאינטלקט המלאכותי עושה לא נכון, חשוב גם להדגיש את איכויותיו. לדוגמה, בניגוד לשחקנים האנושיים שיכולים להתקשות לגלות את סודות האקראיות של המשחקים, האינטלקט הצליח לזהות טריק כדי לייעל את סיכויי הלכידה שלו. ווידן גילה שהאינטלקט שלו תמיד עובר באותו המסלול המוזר ביציאה מבורג-פלטה, הכפר הראשון במשחק. למעשה, הדרך הזו אפשרה לו להבטיח את לכידת הפוקימון הבא עם כדור פוקימון אחד בלבד, ובכך לחסוך במשאבים יקרים. הניסוי שנערך על ידי פיטר ווידן מראה עד כמה קשה להעביר מטרות ברורות לאינטלקט מלאכותי המבוסס על למידת עומק, גם כאשר מטרות אלו מוגדרות היטב. יתרה מכך, זה מדגיש את המגבלות הטבועות באינטליגנציות הללו: אם הן יכולות ללמוד ולהסתגל למצבים מגוונים, עדיין אינן מסוגלות להתחרות ביצירתיות האנושית לפתרון בעיות מורכבות.
לקראת הבנה טובה יותר של למידת עומק
הניסיון של פיטר ווידן עם פוקימון אדום מהווה דוגמה מעניינת להבנת פעולתה של למידת עומק והאתגרים שבהם מתמודדות האינטליגנציות המלאכותיות היום. אם הן בהחלט עשו הרבה דרך מאז הדוגמאות הראשונות של אינטלקט מלאכותי במשחקי הוידאו, עדיין נותרו הרבה שלבים לעבור לפני שהמערכות הללו יצליחו באמת להשוות ליכולת החשיבה והיצירתיות האנושית. ניסויים דומים נוספים יכולים להתבצע בהקשרים ותחומים שונים, במטרה להבין טוב יותר את יכולות הלמידה וההסתגלות של אינטלקט מלאכותי המבוסס על למידת עומק. לכן חשוב להמשיך לחקור ולבדוק כדי לשפר כל הזמן את האינטליגנציות המלאכותיות הללו ואולי יום אחד, להצליח ליצור מערכות שיהיו מסוגלות לעבור את הגבולות הנוכחיים של למידת עומק.
