الذكاء الاصطناعي يمكنه الآن القيام بالعديد من الأشياء - إنشاء المستويات، تصميم الأعداء، وحتى تشكيل شخصية الشخصيات. لكن هناك مشكلة قاتلة: إنه لا يفسر لماذا يفعل ذلك.

مثل نماذج FET، فإن نتائج الإخراج مذهلة، ولكن عملية اتخاذ القرار؟ إنها صندوق أسود تمامًا.

على سبيل المثال: قضيت وقتًا في تدريب عدو AI شرس، وفجأة بدأ يتجول في الخريطة. تريد إصلاح الخطأ؟ عذرًا، لا يمكنك حتى معرفة أين تكمن المشكلة. إذا لم تتمكن من فهم طريقة تفكير النموذج، فلن تتمكن من التدخل.

فريق البحث في BeamAI يعمل على فك هذا اللغز الصعب - جعل منطق اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي "مرئيًا". إذا كان بإمكان المطورين فهم مسارات الاستدلال الداخلية للنموذج، ستصبح تجربة اللعبة أكثر استقرارًا وتوازنًا، وستبدو سلوكيات الذكاء الاصطناعي أكثر واقعية.

عندما تتعلم الذكاء الاصطناعي "تقديم الواجبات" وليس فقط "تقديم الإجابات"، ستختلف عملية التطوير بأكملها.