Show HN: 14バイトのAI「脳」が2D迷路の解決に挑む様子を見る（難しい）

皆さん、こんにちは。 このプロジェクトは、失敗したゲームのローンチからの気分転換として、ここ数週間で構築しました。 AI/ニューラルネットワークについて少し学びたいと思っており、週末に100%の正解率を持つ小さな迷路解決AIを構築できると安易に考えていました。 できませんでしたが、かなり近いところまで行きました。モデルサイズは合計14バイトで、未知の迷路に対する正解率は96.5%です。モデルを改善するためのさまざまなアイデアを実験し、46フェーズにわたってトレーニングしました（パフォーマンスの向上、サイズの縮小）。 モデルが迷路を解こうとするのを見るのは非常に楽しいです。失敗する場合、通常はループにはまってしまうことが原因です。モデルは座標、マップデータ、または外部メモリへのアクセスを持たず、即時の局所的な近傍の観察のみを使用してナビゲートする必要があります。 モデルのドロップダウンがあり、各フェーズでのモデルの進捗状況を確認できます。モデルは常に小さくなり、正解率が増加しています。トレーニングされたモデルの総数は数千に及びますが、各フェーズの最優秀モデルのみを公開しています。 全体として楽しい実験でした。コードの構築と実装にはAIエージェントから多くの助けを得ました（私は怠惰なソフトウェア開発者です）。