人工智能离掌握星际争霸又近了一步
去年，Alphabet的DeepMind部门在围棋游戏中击败了人类头号玩家，吸引了全世界的目光。许多专家预测，这一成就还差十年，显示了人工智能领域正在取得的迅速进展。DeepMind随后宣布，它在游戏领域的下一个目标是掌握星际争霸，这是一款经典的PC游戏，是竞技电子竞技的主要内容。Facebook也大显身手，创建了一个开源框架，这样开发者就可以利用社交网络的AI工具包来解决星际争霸。
如今，中国阿里巴巴（Alibaba）的一个团队发表了一篇论文，描述了一个系统，它学会了执行高水平玩家使用的一些策略，而没有得到任何关于如何最好地管理战斗的具体指导。与许多深度学习系统一样，该软件通过反复试验得到改进，显示出适应参战部队数量和类型变化的能力。
BiCNet可以处理不同地形下的不同类型的战斗，双方都有任意数量的人工智能代理。“我们的分析表明，没有任何监督，如人类的示范或标记数据，BiCNet可以学习各种类型的协调策略，类似于这些经验丰富的游戏玩家，”作者在一篇发表在arXiv上的论文中写道此外，BiCNet很容易适应具有异构agent的任务。在我们的实验中，我们针对不同场景下的多个基线来评估我们的方法；它显示了最先进的性能，并具有大规模实际应用的潜在价值。”
这种AI可能有一天会在阿里巴巴自己主办的比赛中进行竞争。但是，就像人工智能训练的玩扑克一样，开发者希望这个系统，或者至少是这种系统，将拥有广泛的现实世界应用，而不仅仅是在星际争霸上击败人类。”现实世界的人工智能（AI）应用程序通常需要多个代理协同工作。有效的智能体内通信和协调学习是迈向通用人工智能的一个不可或缺的步骤，“如果有一天，有一天，一个感知的天网型人工智能是由一个在虚拟空间海军陆战队训练的软件程序中创建的，那将是一个额外的讽刺。
- 发表于 2021-05-10 13:45
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- 分类：互联网
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