Last Updated on 03/09/2026 by Klara
Inteligjenca artificiale ka arritur të mposhtë njerëzit në disa prej lojërave më të vështira që ekzistojnë. Nga shahu te Go dhe nga lojërat strategjike te titujt klasikë të Atari-t, makinat kanë treguar aftësi që dikur dukeshin të pamundura për një kompjuter.
Por ekziston ende një fushë ku njerëzit kanë një avantazh të rëndësishëm: aftësia për të mësuar shpejt një lojë që nuk e kanë parë kurrë më parë.
Ky është përfundimi i një pune kërkimore të udhëhequr nga Julian Togelius, profesor i shkencave kompjuterike në Universitetin e Nju-Jorkut, dhe kolegët e tij. Sipas studiuesve, inteligjenca artificiale mund të jetë jashtëzakonisht e aftë në një lojë të caktuar, por kjo nuk do të thotë domosdoshmërisht se mund të përshtatet po aq mirë kur përballet me një lojë krejtësisht të re.
AI është bërë eksperte në lojëra
Lojërat kanë qenë prej dekadash një terren testimi për inteligjencën artificiale. Në vitin 1997, kompjuteri Deep Blue i IBM mposhti kampionin botëror të shahut Garry Kasparov. Pothuajse dy dekada më vonë, AlphaGo i Google mposhti një nga lojtarët më të mirë të botës në lojën Go. Më pas, inteligjenca artificiale kaloi edhe te videolojërat.
Sistemet e bazuara në një teknikë të quajtur të mësuarit përmes përforcimit mund të luajnë të njëjtën lojë miliona herë, të analizojnë gabimet e tyre dhe gradualisht të mësojnë strategji gjithnjë e më të mira.
Kjo metodë ka ndihmuar AI-në të arrijë rezultate mbinjerëzore në shumë lojëra Atari, si dhe në lojëra shumë më komplekse strategjike, përfshirë Dota 2 dhe StarCraft II. Por pikërisht këtu fshihet edhe kufizimi i saj. Çfarë ndodh kur loja është krejt e re? Një sistem AI mund të bëhet jashtëzakonisht i mirë në një lojë pasi të ketë pasur mundësi ta luajë atë mijëra apo miliona herë.
Por çfarë ndodh nëse i jepet një lojë që nuk e ka parë kurrë më parë? Sipas studiuesve, këtu njerëzit kanë ende një avantazh të madh. Një lojtar mund të hapë një videolojë të panjohur, të shohë disa minuta se si funksionon dhe të fillojë të kuptojë rregullat, objektivat dhe mënyrën se si duhet të sillet.
Njeriu nuk ka nevojë domosdoshmërisht të dijë çdo rregull të lojës për të kuptuar se çfarë duhet të bëjë. Një sistem AI, nga ana tjetër, mund të ketë shumë më tepër vështirësi për të bërë këtë lloj përgjithësimi.
Studiuesit e përshkruajnë problemin në mënyrë të drejtpërdrejtë: nëse një model i madh gjuhësor përballet me një lojë që nuk e ka parë më parë, rezultati mund të jetë dështimi pothuajse i sigurt.
Pse njerëzit mësojnë më shpejt?
Një nga arsyet lidhet me përvojën e mëparshme njerëzore. Njeriu nuk fillon nga zero kur hap një lojë të re. Edhe nëse nuk e ka luajtur kurrë atë titull, ai ka njohuri të përgjithshme për botën dhe për mënyrën se si funksionojnë objektet.
Për shembull, nëse një person sheh një personazh që mban një armë, mund të kuptojë menjëherë se ajo mund të përdoret për të sulmuar. Nëse sheh një shkallë, mund të kuptojë se ajo mund të përdoret për të ngjitur në një nivel tjetër.
Njeriu përdor intuitën, përvojën dhe njohuritë e mbledhura gjatë gjithë jetës për të kuptuar situatën. AI nuk e ka domosdoshmërisht këtë lloj kuptimi.
Shahu nuk është një botë e hapur
Dallimi bëhet më i qartë kur krahasojmë lojëra si shahu me videolojëra shumë më të hapura. Në shah, rregullat janë të përcaktuara qartë. Të dy lojtarët shohin të njëjtën tabelë dhe kanë të njëjtat mundësi themelore.
Një kompjuter mund të analizojë miliona pozicione dhe të llogarisë lëvizjet më të mira. Por një lojë moderne si Red Dead Redemption është shumë më komplekse.
Bota e lojës është e madhe dhe objektivat ndryshojnë. Një moment mund të duhet të përfundosh një mision, më pas të marrësh një kalë, të ndjekësh një personazh ose të reagosh ndaj një situate që nuk e ke hasur më parë.
Njeriu mund të kuptojë intuitivisht se çfarë kërkohet. Një makinë mund të mos jetë në gjendje ta bëjë këtë pa pasur trajnim të posaçëm./k.m