Show HN：14バイトのAI「脳」が2D迷路を解く様子を見る（難しい）

ある開発者がHacker News上で、非常に興味深い実験プロジェクトを公開しました。わずか14バイトのニューラルネットワークモデルですが、2D迷路において96.5%という高い解決率を誇ります。このプロジェクトは、失敗したゲームリリースからの気分転換として数週間で構築され、AIとニューラルネットワークの基礎を学ぶことを目的としていました。

当初は週末で100%の解決率を持つ小さな迷路解決AIを作ろうとしましたが、完全には達成できませんでした。しかし、46フェーズにわたるトレーニングと実験を経て、モデルサイズを極限まで小さくしながらも、未見の迷路に対して96.5%の解決率を実現しました。モデルが迷路を解こうとする様子は見ていて面白く、失敗する場合は通常、ループに陥ることが原因です。これらのモデルは座標や地図データ、外部メモリへのアクセスを持たず、即時の局所的な隣接観測のみを使用してナビゲートします。

プロジェクトページにはモデル選択ドロップダウンがあり、各フェーズでのモデルの進化（サイズが小さくなり、解決率が向上する様子）を確認できます。トレーニングされたモデルは数千に上りますが、各フェーズで最良のモデルのみが公開されています。

全体として楽しい実験であり、開発者はコードの足場組みや実装にAIエージェントを多用したことを認めています。リアルタイムの可視化により、これらの小さな「脳」が迷路の中で奮闘し、成功する様子を視聴者が直接観察できます。