Ett experiment genomfördes där neurala nätverk tävlar om överlevnad i en växande befolkning baserat på deras förmåga att spela pjäser. Mer specifikt, flerlager feedforward neurala nätverk användes för att utvärdera alternativa styrelsepositioner och spel spelades med hjälp av en minimax sökstrategi. Vid varje generation parades de extanta neurala nätverken ihop i tävlingar och urvalet användes för att eliminera de som utfördes dåligt i förhållande till andra nätverk. Offspring neurala nätverk skapades från överlevande med hjälp av slumpmässig variation av alla vikter och sneda termer. Efter en serie av 250 generationer, spelades det bäst utvecklade neurala nätverket mot mänskliga motståndare i en serie av 90 spel på en webbplats. Det neurala nätverket kunde besegra två spelare på expertnivå och spelade till en dragning mot en mästare. Den slutliga klassificeringen av det neurala nätverket placerade det i kategorin "klass A" med hjälp av ett standardklassificeringssystem. Av särskild betydelse i utformningen av experimentet var det faktum att inga funktioner utöver bit differentialen gavs till neurala nätverk som en förhandskunskap. Processen med 2 evolution kunde extrahera all den ytterligare information som krävs för att spela på denna kompetensnivå. Det åstadkom detta baserat nästan enbart på den feedback som erbjuds i det slutliga aggregerade resultatet av varje spel som spelas (dvs., vinna, förlora eller dra). Detta förfarande står i tydlig kontrast till den typiska konsten att uttryckligen injicera expertkunskap i ett spelprogram.
I experimentet som beskrivs i REF, 30 neurala nätverk initierades i ett slumpmässigt tillstånd och sedan inställd på att spela schack mot varandra.
Evolving neural networks to play checkers without relying on expert knowledge
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}