Masalah kedua, meski kecerdasan buatan dapat mengingat peluang yang terabaikan, ia telah keluar jalur. Yakni, ia membiarkan dirinya terdorong pada tindakan menjelajahi satu jalan, meski tahu bahwa dirinya keluar dari jalur yang benar.
Baca Juga: 91 Tahun, Pimpinan Suzuki Ucapkan Selamat Tinggal Setelah Bekerja Lama
Daripada kembali ke pertigaan, ia malah menyelidiki setiap sisi yang ditemui di sepanjang jalan, oleh karena itu tidak pernah berhasil.
Para peneliti pun membuat rentetan algoritma yang mereka sebut dengan Go-Explore. Sistem algoritma ini bekerja dengan terus-menerus mengarsipkan semua keadaan yang ditemuinya. Sehingga ia juga dapat mengingat adanya jalur yang terabaikan saat ia menentukan salah satunya.
Robot itu kemudian dapat segera kembali ke salah satu dari kondisi untuk 'keselamatannya' ini. Dengan itu, ia dapat mengatasi masalah kemandirian dan keluar dari jalur.
Dalam laporan mereka, efisiensi Go-Explore dapat menyelesaikan masalah dengan keakuratan hampir 100%. Pada proses kerjanya, algoritma itu mempelajari setiap langkah dan dapat menentukan keefisienan dalam pemilihan jalan yang acak.
Kemampuan untuk menentukan keputusannya itu teruji lewat gim Montezuma's Revenge dan Pitfall yang merupakan penggambaran rintangan yang membutuhkan pemikiran matang.
Hasilnya, rata-rata skor gim Pitfall yang diperoleh robot itu sebesar 102.571, cukup dekat dengan angka maksimal gim itu, 112.000. Pada gim Montezuma's Revenge berhasil menyentuh skor 1,7 juta, dibandingkan dengan rekor dunia yang dilakukan manusia, dengan skor 1,2 juta.