Bilanz der Quelle: Gerald Tesauro, der früher Backgammon Weltmeister war, hat 1995 gezeigt, dass ein temporärer-differenziertes Lernverfahren mit einem neuronalen Netzwerk Backgammon auf Weltmeisterschaftsschritt lernen kann, ohne menschliche Spiele und ohne handgeschriebene Regeln. Das Werk hat TD(lambda) als praktisches Lernverfahren und das Reinforcement-Lernen aus der Regelbasierten Spiel-AI-Era hervorgebracht – AlphaGo’s Selbstspiel-Abstammung geht direkt von hier aus.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von dl.acm.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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