ai通过观看其他人的表演，学会了重新创造超级马里奥兄弟
通常，当我们让人工智能系统观看视频游戏时，我们希望他们在游戏结束后玩游戏。电脑就是这样打败了从棋盘游戏到各种Atari游戏的一切。但是乔治亚理工学院的一组研究人员正在尝试一些不同的东西：他们让人工智能来学习视频游戏是如何工作的。
在最近一篇题为“从视频学习游戏引擎”的论文中，该团队描述了一个人工智能系统，它可以通过观看游戏来重新创建像超级马里奥兄弟这样的游戏引擎。系统无法访问代码；它只是看着像素然后学习。它所做的再创造是浮华的，但尚可。
这在人工智能视频游戏领域尚属首次，但这项研究也存在一些重要的注意事项和局限性。首先，人工智能系统并不是从零开始学习游戏的所有知识。它提供了两个重要的信息集：第一，一个可视化的字典，其中包括游戏中的所有精灵；第二，一组基本概念，比如物体的位置和速度，用来分析它看到的东西。有了这些工具，人工智能会一帧一帧地分解游戏性，标记它看到的内容，并寻找解释动作的规则。
“对于视频的每一帧，我们都有一个解析器，它会遍历并收集事实。论文的主要作者马修·古兹迪亚尔（Matthew Guzdial）告诉《边缘》（the Verge）杂志说：“比如，马里奥处于什么样的动画状态，或者事物的运动速度如何。”想象一下，马里奥在一个画面里就在一个木瓜的上方，然后下一个画面木瓜就不见了。由此得出一个规律，当马里奥刚好在木棒之上，他的速度为负时，木棒就消失了。”
随着时间的推移，系统会建立所有的小规则，将它们记录为一系列逻辑语句（例如，if this，then that），并将它们组合起来以近似于游戏引擎。这些规则可以导出并转换成许多编程语言，用于重新创建游戏本身。
目前，该系统仅限于在二维平台上工作。这是因为它依赖于人类来定义在任何特定的游戏中会发生什么(一个被称为“动作状态”的术语）为3D游戏定义所有这些信息将花费更多的时间，以及更先进的机器视觉工具。
不过，乔治亚理工学院的研究小组认为，在未来，这样的技术不仅可以用来研究电子游戏的工作原理，还可以用来研究现实生活。这需要在人工智能理解人类理解世界的能力上取得一些突破(当然，这比超级马里奥兄弟要复杂得多。）但这并不是一个不可能的想法。”我确实认为未来的版本可以（分析）有限的现实领域，”古兹迪亚尔说。不过，现在，他们正把注意力集中在超级男人身上。
- 发表于 2021-05-30 01:18
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- 分类：互联网
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