ذكاء Snake — شبكة Q العميقة (DQN)

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي

يُدرَّب Snake بشبكة DQN (شبكة Q العميقة) — تعلّم معزّز. يتعلّم الوكيل دالة Q(الحالة، الفعل) التي تقدّر المكافأة المستقبلية لكل حركة، ثم يختار الفعل الأعلى قيمة.

الحالة والأفعال والمكافأة

• الحالة: الخطر في كل اتجاه، والاتجاه الحالي، واتجاه الطعام النسبي.
• الأفعال: انعطاف يسار، استقامة، انعطاف يمين.
• المكافأة: موجبة عند الأكل، سالبة عند الموت، مع مكافأة صغيرة عند الاقتراب من الطعام.

كيف يتعلّم

تُخزَّن الخبرات في ذاكرة إعادة وتُؤخذ كدفعات صغيرة. وتستكشف سياسة ε-greedy مبكراً ثم تستغل، وتثبّت شبكة هدف التحديثات.

ما تراه على الشاشة

يتحدث مخطط Q-value في كل إطار، فتشاهد ثقة الوكيل في كل فعل تتغيّر أثناء تعلّمه.