 تقترح هذه الورقة خوارزمية تعلم تعزيزي عميق للعب لعبة الكمبيوتر "Doom". تستخدم الخوارزمية مساحة عملية مستمرة وشبكات عصبية تحويلية عميقة لتعيين إطارات اللعبة إلى الإجراء المتوقع، وتعتمد على تحديد السياسة الحرجة العميقة. أظهرت التجارب على نسختين من Doom أن الخوارزمية المقترحة تفوق الحل الأساسي من حيث الدقة، وأن CNNs أعمق يزيد من الأداء بشكل أكبر.

توضح الدراسة إمكانية تعلم التعزيز العميق للذكاء الاصطناعي في الألعاب، ويمكن توسيع تطبيقاتها إلى التحكم والتنقل الروبوتي ومعالجة الصور واتخاذ القرارات. يمكن تحسين الدقة عن طريق استكشاف أداء خوارزميات التعلم التعزيزي العميقة الأخرى على ألعاب Doom، في حين يمكن أن يوسع التعلم بالتقليد والتعلم الهرمي والتعلم الفوقي المهام التي يمكن تطبيق الطريقة المقترحة فيها، بما في ذلك الروبوتات والرعاية الصحية والقتال والقيادة الذاتية.
 قم بإنشاء ملخص بطول 100 كلمة للورقة التالية وصف مطالبها الرئيسية وتطبيقاتها. تقدم هذه الورقة خوارزمية تعلم تعزيزي عميق لتعلم لعبة الكمبيوتر "Doom". الخوارزمية المقترحة هي إعادة تنفيذ لخوارزمية تحديد السياسة الحرجة العميقة مع مساحة عملية مستمرة، وتعتمد على شبكات عصبية تحويلية (CNN) لتعيين إطارات اللعبة إلى الإجراء المتوقع. أظهرت التجارب التي أجريت على نسختين من لعبة Doom أن الخوارزمية المقترحة تفوق الحل الأساسي من حيث الدقة، مما يدل على أداء أفضل باستخدام CNNs أعمق.توضح هذه الدراسة إمكانية تعلم التعزيز العميق للذكاء الاصطناعي في الألعاب. بمساعدة تقنيات التعلم العميق، يمكن لنموذجنا فهم المفاهيم المجردة وأداء المهام الإرشادية المعقدة، مما يضمن دقة عالية مقارنة بالنهج التقليدي. يمكن توسيع تطبيقات النهج المقترح إلى التحكم والتنقل الروبوتي ومعالجة الصور واتخاذ القرارات. باستخدام تقنيات التعلم التعزيزي الأكثر تعقيدًا، مثل التعلم بالتقليد والتعلم الهرمي والتعلم الفوقي، يمكن تطبيق الطريقة المقترحة في مهام مختلفة تدفعها الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الروبوتات والرعاية الصحية والقتال والقيادة الذاتية.