हम हमेशा कहते हैं कि हम अब रोबोट सर्वनाश के बारे में बात नहीं करने जा रहे हैं, क्योंकि यह एक मूर्ख ट्रोप की तरह है, जो निश्चित रूप से, वास्तव में कभी भी पास नहीं होगा। और फिर, कंप्यूटर वैज्ञानिक जाते हैं और कुछ ऐसा करते हैं ...
Ars Technica के लिए जॉन टिमर के अनुसार, कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने न केवल एक कंप्यूटर सिखाया कि कैसे एक स्नाइपर शिकार का शिकार होने का दिखावा किया जाए, उन्होंने इसे सिखाया कि कैसे अपने कार्य को बेहतर तरीके से करना है। तथा। उन्होंने अपने नए विशेषज्ञ-शिकार-स्नाइपर-बॉट को सिखाया कि कैसे इस कौशल को और अधिक तेज़ी से विकसित करने के लिए अन्य कंप्यूटरों को सिखाया जाए।
रोबोट को सिखाने के लिए चल रहे दूसरे प्रोजेक्ट के साथ इस बात को मिलाएं कि कैसे एक-दूसरे के साथ दिमाग को पिघलाया जाए, और हम मूल रूप से जेथ, या मैट्रिक्स से उन चीजों का निर्माण कर रहे हैं, या जो भी हो।
StarCraft के लिए, खेल को स्थापित किया गया था, ताकि दूर से कवर और फायरिंग का उपयोग करके, मानव को मारे जाने से पहले Zerg को बाहर निकाल सके। मानव को सिर्फ छुपकर रहने से रोकने के लिए, खिलाड़ी का स्कोर समय के साथ नीचे चला गया - इस खेल को पूरा करने में जितना अधिक समय लगा, उतना ही बुरा स्कोर। एल्गोरिथम ने अपने अगले कार्यों को चुनने से पहले दूरी और सापेक्ष स्वास्थ्य जैसे कुल छह कारकों का मूल्यांकन किया।
जब स्व-शिक्षण, कंप्यूटर Zerg से बचना शुरू कर देंगे। वे अंत में उलटा-ज़र्गे-रश का एक प्रकार कर रहे थे, जल्दी से अपने पूरे स्कोर को वाष्पित होने से पहले खुद को मार डाला। अंत में, लगभग 200 प्रशिक्षण रन के बाद, कंप्यूटरों ने छींकने का विचार प्राप्त करना शुरू कर दिया और Zerg को सफलतापूर्वक मारना शुरू कर दिया, हालांकि प्रदर्शन अभी भी बहुत अनिश्चित था।
जब कंप्यूटरों को यह पता लगाना था कि स्टारक्राफ्ट के इस मॉडेडेड संस्करण को खुद से कैसे चलाया जाए, तो वे असफल रणनीतियों की एक श्रृंखला के माध्यम से संघर्ष करते थे। जब एक कंप्यूटर कि (जो?) पहले से ही पता चल गया था कि स्निपिंग रणनीतियों को नौसिखिया के साथ जोड़ा गया था, सीखने की अवस्था में भारी कटौती की गई थी।
शोधकर्ताओं से बात करने के बाद, टिमर कहते हैं कि यह रोबोट सर्वनाश की शुरुआत नहीं है। लेकिन, वास्तव में, कौन कहता है कि वह एक सिलेंडर नहीं है।
