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在Quake 3 CTF踢屁股的人工智能正在学习如何玩其余
浏览: 发布日期:2019-06-04
恒耀娱乐讯:

DeepMind AI对电子游戏有着真正的诀窍。它在旧的时候处理得很好,它会踢屁股,然后在Quake 3 Arena上放下锤子。而且它正在变得越来越好:正如去年的研究更新中详细介绍的那样,人工智能的CTF小组对人类玩家的打击很快就会学会如何玩其他游戏。

“强化学习(RL)在日益复杂的单一代理环境和双人回合制游戏中取得了巨大的成功。然而,现实世界中包含多个代理,每个代理都独立学习和行动以与其他代理进行合作和竞争,“摘要状态。 “我们使用锦标赛风格的评估来证明代理人可以在三维多重播放中实现人类水平的表现第一人称视频游戏,Quake 3 Arena采用Capture the Flag模式,仅使用像素和得分作为输入的游戏点。“

结果不言自明。人工智能”FTW代理人“在地图上扮演人物,双方都没有之前看到的每场比赛平均比人类多16个旗帜;人类唯一一次获胜就是他们在另一侧与两个AI配对AI时。在另一项研究中,情况并没有好转得多。为人工智能团队设置了两个“充分沟通的专业游戏测试人员。”即使经过12个小时的练习,人类游戏测试人员也只能赢得25%(6.3%抽奖率)的游戏对代理团队,“状态。

结果表明人工智能可以学习用竞争对手进行复杂的比赛“在丰富的多智能体环境中”,只使用“像素和游戏点作为输入”,并且“表明训练有素的特工能够与以前从未见过的队友合作,例如人类。”

毫无疑问,这有助于在电子游戏中发展更好的计算机控制对手,但更重要的是,研究人员在结论中说,他们的结果为各种其他可能性打开了大门:“所提出的培训人群框架代理商,每个都有自己的学到的奖励,对游戏结构做出最小的假设,因此适用于各种多代理系统中的可扩展和稳定的学习。“

基于DeepMind博客文章,似乎是wh正在发生。 “自从最初发布这些结果以来,我们已经成功地将这些方法扩展到Quake III Arena的完整游戏,其中包括专业播放的地图,除了夺旗之外更多的多人游戏模式,以及更多小工具和拾音器,”它说。 “最初的结果表明,代理商可以竞争性地玩多种游戏模式和多种地图,并开始挑战我们的人类研究人员在测试赛中的技能。”

事实上,这项工作中提出的想法“形成了研究人员表示,AlphaStar代理人在我们星际争霸2的工作中奠基。

“总的来说,这项工作突出了多智能体培训推动人工智能发展的潜力:利用所提供的自然课程由米多媒体培训,并迫使强大的代理商的发展,甚至可以与人类合作。“

一个补充视频,展示”基于人口的深层强化学习的第一人称多人游戏中的人类表现“可以在下面看到。

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