人工智慧研究人員準備與末日遊戲挑戰的死亡之戰

人工智慧讓一款有著3000年曆史的中國棋盤遊戲《圍棋》做得很短,它的動作可能比可觀測宇宙中的原子還要多,那麼它將如何與《末日》這樣的經典電子游戲較量呢?人工智慧研究人員將要找出答案,並宣佈了一項新的挑戰,尋找懂得如何處理火箭發射器的計算機,最好的機器人將在今年晚些時候舉行的計算智慧與遊戲(CIG)會議上進行一場死亡競賽。...

人工智慧讓一款有著3000年曆史的中國棋盤遊戲《圍棋》做得很短,它的動作可能比可觀測宇宙中的原子還要多,那麼它將如何與《末日》這樣的經典電子游戲較量呢?人工智慧研究人員將要找出答案,並宣佈了一項新的挑戰,尋找懂得如何處理火箭發射器的計算機,最好的機器人將在今年晚些時候舉行的計算智慧與遊戲(CIG)會議上進行一場死亡競賽。

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乍一看,這聽起來像是在公園散步。畢竟,如果你曾經玩過第一人稱射擊對抗電腦敵人的遊戲,你就會知道他們可以像電腦一樣快速準確。但是你玩過的機器人可以進入遊戲的內部運作——他們像《駭客帝國》中的Neo一樣觀察世界,對地圖、武器和其他玩家的位置都瞭如指掌。在“視覺AI末日競賽”中,人工智慧機器人只會擁有與人類相同的資訊:他們只會看到眼前的螢幕,其他什麼也看不到。

“有各種各樣的電子游戲,人類比電腦玩得更好。”

這意味著機器人將不得不以人類更熟悉的方式瞭解他們的虛擬世界。谷歌旗下擊敗Go的DeepMind部門的聯合創始人黛米斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)今年早些時候對《邊緣報》表示,由於這個原因,電子游戲實際上可以成為人工智慧更大的挑戰。”哈薩比斯說:“很明顯,人類玩的各種電子游戲都比電腦好,比如星際爭霸。”在一個不完善的資訊世界裡,戰略遊戲需要高水平的戰略能力,即所謂的“部分觀察”。很明顯,圍棋的特點是你可以看到棋盤上的所有東西,所以對電腦來說,這會稍微容易一些。”

《末日》可能不像《星際爭霸》那樣是一款戰略遊戲,但它是“部分被觀察到的”。出於類似的原因,人工智慧研究人員將《Minecraft》作為計算機的試驗場。今年3月,微軟推出了一個開源平臺,讓機器人更容易在遊戲的虛擬世界漫遊——這一研究領域將有助於開發能夠在物理世界控制機器人的人工智慧。”我們認為這是建立這種通用情報的一個重要部分,”一位參與其中的科學家告訴BBC新聞。

大賽將聚焦“強化深度學習”

“視覺AI末日競賽”也鼓勵參賽者使用一種叫做“強化深度學習”的人工智慧方法建立參賽作品。這種方法將常規深度學習(挖掘大量資料以尋找重覆模式)與強化學習(訓練計算機的方式與訓練寵物的方式相同)結合起來當它做了正確的事情時得到獎勵)。正是強化深度學習讓DeepMind的AlphaGo擊敗了世界冠軍,人工智慧研究人員傾向於認為這將是下一個巨大的機會。

比賽現在接受報名參加熱身賽,截止日期是5月31日。最終提交將必須在8月,併在9月,最好的機器人將在一場比賽中決一雌雄在CIG在希臘。比賽的一方將讓機器人在已知的地圖上玩火箭發射器,而另一方將把他們扔到一個未知的競技場與全系列的武器和物品。就像人類的末日之戰一樣,擁有最多碎片的玩家將獲勝。


谷歌的deepmind專案

  • 發表於 2021-05-04 08:09
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