Az erősítéses tanulás (RL) forradalmi szerepet játszott abban, hogy a mesterséges intelligencia világszinten kiemelkedővé vált stratégiai játékokban, mint a sakk, a go vagy akár a League of Legends. Ebben a videóban a nézők megismerkedhetnek azzal, hogyan lehet ezt a technológiát saját otthoni számítógépen is kipróbálni, még akkor is, ha nincs csúcskategóriás hardverük.
A bemutatóban ismertetett eljárás a „reinforcement learning with verifiable rewards” módszert használja, amely lehetővé teszi, hogy az AI automatikusan jutalmat vagy büntetést kapjon, anélkül, hogy emberi közbeavatkozás szükséges lenne. A folyamat során a gép különböző stratégiákat tesztel, tanul a hibáiból és sikereiből, és végül megtanulja, hogyan lehet eredményesen megoldani problémákat, például a 2048 nevű logikai játékot.
A technikai részletek között szó esik arról, milyen szoftvereket és könyvtárakat érdemes telepíteni: Windows Subsystem for Linux, Python környezet, valamint nyílt forráskódú eszközöket, mint az Unsloth és a GPTOSS modell. A nézők lépésről lépésre követhetik, miként kell beállítani a rendszert, telepíteni a szükséges csomagokat, majd letölteni és futtatni a játékkal kapcsolatos AI notebookot.
Érdekes kérdések is felvetődnek a tanulás során: hogyan ír automatikusan kódot egy AI, hogyan lehet elkerülni az úgynevezett „reward hackinget”, vagyis azt, hogy a gép csalással próbáljon előnyt szerezni, illetve hogyan járulhatnak hozzá az újítások ahhoz, hogy a gépi tanulás akár a mindennapokban, helyi gépeken is megvalósítható legyen. A videó végigkíséri a modell fejlődését, miközben betekintést ad a költséghatékony, otthoni AI-kísérletezés lehetőségeibe és kihívásaiba.
