ai透過觀看其他人的表演,學會了重新創造超級馬裡奧兄弟

通常,當我們讓人工智慧系統觀看影片遊戲時,我們希望他們在遊戲結束後玩遊戲。電腦就是這樣打敗了從棋盤遊戲到各種Atari遊戲的一切。但是喬治亞理工學院的一組研究人員正在嘗試一些不同的東西:他們讓人工智慧來學習影片遊戲是如何工作的。...

通常,當我們讓人工智慧系統觀看影片遊戲時,我們希望他們在遊戲結束後玩遊戲。電腦就是這樣打敗了從棋盤遊戲到各種Atari遊戲的一切。但是喬治亞理工學院的一組研究人員正在嘗試一些不同的東西:他們讓人工智慧來學習影片遊戲是如何工作的。

在最近一篇題為“從影片學習遊戲引擎”的論文中,該團隊描述了一個人工智慧系統,它可以透過觀看遊戲來重新建立像超級馬裡奧兄弟這樣的遊戲引擎。系統無法訪問程式碼;它只是看著畫素然後學習。它所做的再創造是浮華的,但尚可。

這在人工智慧影片遊戲領域尚屬首次,但這項研究也存在一些重要的註意事項和侷限性。首先,人工智慧系統並不是從零開始學習遊戲的所有知識。它提供了兩個重要的資訊集:第一,一個視覺化的字典,其中包括遊戲中的所有精靈;第二,一組基本概念,比如物體的位置和速度,用來分析它看到的東西。有了這些工具,人工智慧會一幀一幀地分解遊戲性,標記它看到的內容,並尋找解釋動作的規則。

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“對於影片的每一幀,我們都有一個解析器,它會遍歷並收集事實。論文的主要作者馬修·古茲迪亞爾(Matthew Guzdial)告訴《邊緣》(the Verge)雜誌說:“比如,馬裡奧處於什麼樣的動畫狀態,或者事物的運動速度如何。”想象一下,馬裡奧在一個畫面裡就在一個木瓜的上方,然後下一個畫面木瓜就不見了。由此得出一個規律,當馬裡奧剛好在木棒之上,他的速度為負時,木棒就消失了。”

隨著時間的推移,系統會建立所有的小規則,將它們記錄為一系列邏輯語句(例如,if this,then that),並將它們組合起來以近似於遊戲引擎。這些規則可以匯出並轉換成許多程式語言,用於重新建立遊戲本身。

目前,該系統僅限於在二維平臺上工作。這是因為它依賴於人類來定義在任何特定的遊戲中會發生什麼(一個被稱為“動作狀態”的術語)為3D遊戲定義所有這些資訊將花費更多的時間,以及更先進的機器視覺工具。

不過,喬治亞理工學院的研究小組認為,在未來,這樣的技術不僅可以用來研究電子游戲的工作原理,還可以用來研究現實生活。這需要在人工智慧理解人類理解世界的能力上取得一些突破(當然,這比超級馬裡奧兄弟要複雜得多。)但這並不是一個不可能的想法。”我確實認為未來的版本可以(分析)有限的現實領域,”古茲迪亞爾說。不過,現在,他們正把註意力集中在超級男人身上。

  • 發表於 2021-05-30 01:18
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