机器人游戏

编辑:admin 发布时间:2018-08-06 浏览:

在人工智能领域。
       打败人类是过时的做法。现在。
       顶尖的学者和科技公司想要想“人类”挑战电子游戏。由elon musk和sam altman共同创立的研究实验室openai宣布了其最新的里程碑:一个由人工智能代理商组成的团队在热门的竞技场游戏dota 2中击败1%的业余玩家。

在人工智能领域。
       打败人类是过时的做法。现在。
       顶尖的学者和科技公司想要想“人类”挑战电子游戏。由elon musk和sam altman共同创立的研究实验室openai宣布了其最新的里程碑:一个由人工智能代理商组成的团队在热门的竞技场游戏dota 2中击败1%的业余玩家。

在人工智能领域。
       打败人类是过时的做法。现在。
       顶尖的学者和科技公司想要想“人类”挑战电子游戏。由elon musk和sam altman共同创立的研究实验室openai宣布了其最新的里程碑:一个由人工智能代理商组成的团队在热门的竞技场游戏dota 2中击败1%的业余玩家。

openai在去年8月首次跨入dota 2游戏世界的大门。
       推出了一种可以在1v1比赛中击败顶级玩家的系统。openai现在升级了它的机器人。
       可以在5v5比赛中扮演人类。
       而openai计划在今年晚些时候在国际赛事上进行机器人与“人类”之间的对决。

这场比赛的动机很简单:如果我们能够将玩电子游戏所需的技能传授给人工智能系统。
       那么我们就可以用它们来解决现实世界中复杂的难题。
       例如管理一个城市的交通基础设施。

电子游戏不同于以往的挑战。
       电子游戏带来的挑战是棋类游戏或围棋之类的棋盘游戏所没有的。它们向玩家隐藏信息。
       这意味着人工智能无法感知整个游戏环境。
       也无法计算出最可能的下一步动作。还有更多的信息需要处理。
       还有大量可能的动作。openai表示。
       它的dota 2机器人都必须在1000个不同的动作之间做出选择。
       同时还要处理2万个数据点。
       这些数据点代表游戏中正在发生的事情。

openai的实验室采用了一种叫做“强化学习”的机器学习方法。这是一种看似简单的技术。
       可以产生复杂的行为。人工智能机器被投入到一个虚拟环境中。
       在这个环境中。
       他们通过不断尝试和犯错来教会自己如何实现自己的目标。程序员们设置了所谓的奖励功能。

对于这批新的dota机器人来说。
       自我学习的次数是惊人的。每天。
       这些机器人以加快了的速度玩游戏。他们以这种加快的速度训练了几个月。它一开始完全是随机的。
       在地图上徘徊。然后。
       过了几个小时。
       它开始掌握基本技能。openai方面表示。
       如果一个人要花1.2万到2万小时才能学会成为一名专业的游戏选手。
       那么这就意味着openai的机器人“每天都要体验100次人类生命过程”。

一方面。
       这证明了现代机器学习方法的可行性和认可了最新计算机芯片处理大量数据的能力。另一方面。
       这也提醒了我们。
       智能人工智能的本质是如何的。如果人类花了数千年的时间来学习玩电子游戏。
       那么我们这个物种也不会走得太远。

在dota2游戏中。
       openai的人工智能机器人的反应速度比人类快。
       他们可以快速而精确地获取数据。
       比如物品清单、英雄的健康状况以及地图上物体之间的距离。
       这对正确使用某些技能至关重要。
       这是所有人类玩家必须手动检查或凭直觉判断的信。
       但机器人则可以在很短的时间内做出判断。

在人工智能领域。
       打败人类是过时的做法。现在。
       顶尖的学者和科技公司想要想“人类”挑战电子游戏。由elon musk和sam altman共同创立的研究实验室openai宣布了其最新的里程碑:一个由人工智能代理商组成的团队在热门的竞技场游戏dota 2中击败1%的业余玩家。

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       若要查看传入的参数。
       可以在pc端打开。
       参数信息会通过log打出。
       仅在pc端时才会打印。

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