Evolving Artificial Neural Networks To Imitate Human Behaviour In Shinobi III : Return of the Ninja Master

要約

【タイトル】『Shinobi III: Return of the Ninja Master』において、人間の振る舞いを模倣するための人工ニューラルネットワークの進化

【要約】

– 近年、人々は計算ツールにますます興味を持つようになっており、新しい人工知能パラダイムの出現などをきっかけに、その傾向は大幅に増加しています。
– 特に、Deep Neural NetworksとStochastic Gradient Descentという2つのアルゴリズム技術が結合し、指数関数的に増大するコンピューティング能力によって後押しされていることは、数多くの現代技術にとって大きなアセットになっている。
– しかし、進歩が進むにつれ、他の方法がこれらのハードウェアの進化から同様またはより大きな恩恵を受けることができるかどうか、いくつかの人々はまだ疑問を持っています。
– 本論文では、進化アルゴリズムとそれらが応用される動的ニューラルネットワークについて掘り下げることで、この研究を更に探求しました。
– これらの技術は多くの利点を持っているにも関わらず、現代の人工知能においてまだその場所を見つけられていない。
– 我々は、強力な計算リソースを活用しながら新しい手法を詳細に練り上げることで、さまざまなベンチマーク上の強力なパフォーマンスを発揮するエージェントだけでなく、従来の勾配ベースの最適化では到達不可能だったタイプのシノビIII：リターンオブザニンジャマスターというビデオゲームで、人間と同様に振る舞ういくつかのエージェントを開発することが可能であることを発見しました。

要約(オリジナル)

Our society is increasingly fond of computational tools. This phenomenon has greatly increased over the past decade following, among other factors, the emergence of a new Artificial Intelligence paradigm. Specifically, the coupling of two algorithmic techniques, Deep Neural Networks and Stochastic Gradient Descent, thrusted by an exponentially increasing computing capacity, has and is continuing to become a major asset in many modern technologies. However, as progress takes its course, some still wonder whether other methods could similarly or even more greatly benefit from these various hardware advances. In order to further this study, we delve in this thesis into Evolutionary Algorithms and their application to Dynamic Neural Networks, two techniques which despite enjoying many advantageous properties have yet to find their niche in contemporary Artificial Intelligence. We find that by elaborating new methods while exploiting strong computational resources, it becomes possible to develop strongly performing agents on a variety of benchmarks but also some other agents behaving very similarly to human subjects on the video game Shinobi III : Return of The Ninja Master, typical complex tasks previously out of reach for non-gradient-based optimization.

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