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《现金流》游戏,打败99.8%的《星际争霸2》玩家,AI未来无可限量

发布时间:2019-12-27 10:17:00 人气:5000

《现金流》游戏,打败99.8%的《星际争霸2》玩家,AI未来无可限量

《现金流》游戏,人工智能公司deep mind近日在《自然》杂志上发表相关论文宣布达成了新成就:旗下训练来专精《星际争霸ii》的人工智能alpha star已经能打败99.8% 的人类玩家了。

官方表示在今年夏天时为了将升级后的全新版本alpha star用于和其他选手进行公平竞争,除了训练alpha star使用游戏中全部三种可用种族来提高游戏的复杂性以外,还限制了alpha star能查看地图的范围与人类玩家保持一致(什么?以前居然是可以查看全图吗?),并将鼠标单击次数限定在每5秒内实现22次非重复动作的频率内即apm为110(这个水平,差不多是个喻文州吧)。

尽管将alpha star压制到了接近人的程度,人工智能依然保持着大师级的水准,照样吊打人类选手。而deep mind也借此证明了通用强化学习这一作为alpha star培训基础的机器学习技术终有一天能被用于培训自学习机器人、自动驾驶汽车,并创建更先进的图像和物体识别系统。

“人工智能发展的历史,标志着游戏取得了里程碑式的成就。自电脑攻克了围棋,象棋和扑克以来,星际争霸这类更为复杂的游戏已经成为ai的下一个重大挑战。“alpha star团队的deep mind原则研究科学家大卫·西尔弗在一份声明中如此说道“游戏的复杂性比国际象棋要大得多,因为玩家将控制着数百个单位;比围棋更复杂,因为每一步都有1026种可能的选择;玩家掌握的关于对手的信息比扑克少。”

早在今年1月份,deep mind就宣布了alpha star系统能够在与职业电竞选手的对抗中取得十连胜。在最后一场直播比赛中失败后该公司一直在改进该系统,并约战全球玩家。最后统计结果来看,alpha star已经打败了99.8%的人类玩家……

而同样源自deep mind的open ai 5则被用来强化学习更为复杂的5v5对抗游戏《dota》并击败该项目的前世界冠军。open ai 5功能的飞跃反映了alpha star学习方向的正确性,两者均被视为ai方法能产生前所未有的游戏能力的有力例子。

ai进行游戏并不是为了挑衅人类竞技能力,deep mind显然更希望其实验室和其他人工智能研究人员在强化学习方面取得的进展在将来的某个时候可能会得到更广泛的应用。这类软件最有可能的现实应用是同机器人技术结合。运用该技术可以恰当地训练人工智能代理如何在虚拟仿真环境中执行真实世界的任务,在模拟多年的运动控制之后人工智能就可以控制机器人执行现实任务。这样的训练方式运用在自动驾驶等领域显然更为经济可控,也更为安全。

(编辑:祖峰)

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