人工智慧離掌握星際爭霸又近了一步
去年，Alphabet的DeepMind部門在圍棋遊戲中擊敗了人類頭號玩家，吸引了全世界的目光。許多專家預測，這一成就還差十年，顯示了人工智慧領域正在取得的迅速進展。DeepMind隨後宣佈，它在遊戲領域的下一個目標是掌握星際爭霸，這是一款經典的PC遊戲，是競技電子競技的主要內容。Facebook也大顯身手，建立了一個開源框架，這樣開發者就可以利用社交網路的AI工具包來解決星際爭霸。
如今，中國阿裡巴巴（Alibaba）的一個團隊發表了一篇論文，描述了一個系統，它學會了執行高水平玩家使用的一些策略，而沒有得到任何關於如何最好地管理戰鬥的具體指導。與許多深度學習系統一樣，該軟體透過反覆試驗得到改進，顯示出適應參戰部隊數量和型別變化的能力。
BiCNet可以處理不同地形下的不同型別的戰鬥，雙方都有任意數量的人工智慧代理。“我們的分析表明，沒有任何監督，如人類的示範或標記資料，BiCNet可以學習各種型別的協調策略，類似於這些經驗豐富的遊戲玩家，”作者在一篇發表在arXiv上的論文中寫道此外，BiCNet很容易適應具有異構agent的任務。在我們的實驗中，我們針對不同場景下的多個基線來評估我們的方法；它顯示了最先進的效能，並具有大規模實際應用的潛在價值。”
這種AI可能有一天會在阿裡巴巴自己主辦的比賽中進行競爭。但是，就像人工智慧訓練的玩撲克一樣，開發者希望這個系統，或者至少是這種系統，將擁有廣泛的現實世界應用，而不僅僅是在星際爭霸上擊敗人類。”現實世界的人工智慧（AI）應用程式通常需要多個代理協同工作。有效的智慧體內通訊和協調學習是邁向通用人工智慧的一個不可或缺的步驟，“如果有一天，有一天，一個感知的天網型人工智慧是由一個在虛擬空間海軍陸戰隊訓練的軟體程式中建立的，那將是一個額外的諷刺。
- 發表於 2021-05-10 13:45
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