https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adg3256

https://singularityhub.com/2023/11/20/deepmind-says-new-multi-game-ai-is-a-step-toward-more-general-intelligence/


Student of Games라고 불리는 새로운 알고리즘은 완벽한 정보 게임과 불완전한 정보 게임을 모두 다루기 위해 트리 검색, 자가 플레이 및 게임 이론의 조합을 사용합니다.

사이언스(Science) 에 실린 논문 에서 연구원들은 이 알고리즘이 AI인 슬럼봇(Slumbot)을 통해 공개적으로 이용 가능한 최고의 포커를 이겼으며 알파제로(AlphaZero)와 같은 특수 알고리즘과 일치할 수는 없지만 인간 전문가 수준에서 바둑과 체스도 할 수 있다고 보고했습니다.

그러나 한 가지 분야의 달인이 되기보다는 다재다능한 사람이 되는 것이 AI 연구에서 더 큰 보상이 될 것입니다. 딥 러닝은 종종 특정 작업에서 초인적인 성능을 달성할 수 있지만, 광범위한 문제에 적용할 수 있는 보다 일반적인 형태의 AI를 개발하는 것은 더 까다롭습니다. 연구원들은 완벽하고 불완전한 정보 게임을 모두 다룰 수 있는 모델이 "임의의 환경을 위한 진정한 일반 알고리즘을 향한 중요한 단계"라고 말합니다