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姿势分子:当AI学会思考 我们还能欢乐地玩游戏么?

发布时间:2018-01-01 12:15:24 所属栏目:单机资讯 来源:游民星空
导读:副标题#e# 导语:副标题#e# 2016年1月28日,又是人工智能历史上的一个大日子。这天著名国际科技期刊《自然》杂志的封面论文《通过深度神经网络和搜索树精通围棋》如一石激起千层浪,同时在计算机界和围棋界掀起轩然大波: Google DeepMind开发的人工智能程

  这帮人没有用以往的AI开发方式玩简单的雅达利游戏,而是让他们的AI通过神经网络,跟人类一样“阅读”屏幕上的像素,然后用游戏自带的奖励向AI反馈,简而言之,就是跟人类玩游戏是完全相同的模式。在一段时间的学习之后,他们的AI在7个游戏中有6个取得了比过往的AI更好的成绩。最为惊人的是,玩这7个游戏的是同一个AI,丝毫未改,真的就像是创造出了一个“人”。

  受此启发,2014年一名斯坦福大学的博士,也开发出了一个类似的星际争霸2AI:它通过接收渲染器正在渲染的数据来分辨单位和建筑等信息,例如渲染器调用了战巡舰的材质,这个AI也就得知那个位置的是个战巡舰,也就是说,这个AI能看到的信息跟人眼看到的信息是完全一致的。

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  该AI玩耍星际时的画面

  在以“人类的方式”玩游戏的前提下,这款AI做到可以战胜疯狂以下难度的电脑AI的程度,虽然只取得了初步的成就,但也提供了一种RTS游戏AI的新思路。

  未来的畅想

  神经网络算法虽然在今天只是个雏形,但可以大胆预测,运用神经网络的AI在游戏中超越人类也不过是时间问题,人一年可以打几千把LOL,而AI完全可以打千万把,在相近的学习速度情况下,AI玩得更好是理所当然。然而, 在游戏中引入神经网络可不是为了找到最佳玩法,要是AI能轻松吊打每个玩家,那这款游戏就没必要存在了。新技术的使用,是为了让游戏AI更加“人格化”,减少玩家对AI的隔阂感,增添游戏乐趣;也可以和传统的AI设计相结合,让AI的决策更加聪明,减少“猪队友”现象,也再不用怕玩《文明》的时候别的国家放弃自身利益也要来干你了。

(编辑:二游网_345游戏网)

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