Vad är själv-spel inom AI?
Själv-spel är en träningsteknik där AI-agenter förbättras genom att spela eller konkurrera mot kopior av sig själva.
Definition
Själv-spel (Self-Play) är en träningsmetod inom förstärkningsinlärning där AI-agenter förbättrar sina färdigheter genom att spela eller konkurrera mot versioner av sig själva, vilket skapar en progressiv träningsloop.
Syfte
Denna teknik möjliggör kontinuerlig förbättring utan behov av mänskliga motståndare eller externa data, där agenten konstant möter utmanare på sin egen nivå och tvingas utvecklas.
Funktion
Agenten tränar mot tidigare versioner av sig själv eller andra kopior, och när den förbättras skapas nya utmanare från de förbättrade versionerna, vilket leder till exponentiell utveckling över tid.
Exempel
AlphaGo och AlphaZero som lärde sig Go, schack och shogi genom att spela miljontals partier mot sig själva, eller OpenAI Five som behärskade Dota 2 genom själv-spel över månader.
Relaterat
Reinforcement Learning, Game Theory, Competitive Learning, Multi-Agent Training, Evolutionary Algorithms
Vill du veta mer?
Om du är nyfiken på att lära dig mer om Själv-spel, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!
Vad betyder KPI?
Key Performance Indicator (KPI), eller Nyckelprestandaindikator, är ett kva...
Vad är Backend för Frontend (BFF)?
Backend för Frontend (BFF) är ett arkitekturparadigm som innebär att skapa...
Vad är en Community of Practice?
En CoP (Community of Practice) är en grupp människor som delar ett gemensam...