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利用 Deepmind 的这项技术,AI 也会玩《愤怒的小鸟》了
发布时间:2019-11-06 20:04:49   来源:北都之声
 

  

愤怒的小鸟是一款主流经典游戏,自2009年以来已被下载40亿次,约占全球人口的一半。此外,它还催生了许多相关的图画小说和书籍、两部电影和四部动画片,更不用说在智能手机和其他平台上产生的无数游戏,甚至是ar版本。

雷锋的网上笔记:上图显示了Ar版的野鸟的猪岛。

今天,世界各地流行的游戏也受到了艾艾的挑战,它已经达到了和游戏顶级玩家一样的水平。

在本周发表在arixiv.org上的一篇论文中,布拉格查尔斯大学的研究人员详细介绍了一种名为dq-bird的人工智能系统,该系统通过对DeepMind开创的深度q学习算法进行培训,完成以前随机抽样环境中分配的任务。

雷锋了解到,通常情况下,当研究人员使用深度q学习算法训练人工智能系统时,他们也使用双q学习算法;这种算法至关重要,因为它不是用来控制机器的下一个动作,而是用来评估决策。

研究人员在论文中写道:愤怒的小鸟是一款复杂的人工代理游戏,因为它需要考虑顺序和游戏环境等随机因素,并区分不同种类的鸟类,以及它们的能力和最佳点击时间。如果你想成功地完成一项任务,人工代理必须具有预先预测或模拟其行为的后果。

为了做到这一点,人工智能系统捕捉了游戏的屏幕截图(为了稳定游戏的物理效果,系统在拍照前等待5秒),然后剪掉它,然后隐藏界面元素,比如菜单和播放。截图完成后,系统会调整图片的大小,使它们处于相对一致的规格状态,然后将它们传送到深度q学习机器学习算法。

雷锋了解到,为了加深对模型的理解,团队还收集了21个难度级的数据集,其中包括115000多张截图。研究人员报告称,他们的人工智能系统在某些级别上已经能够超过一支由四名人类职业球员组成的团队,但在21个难度级别上仍略逊于后者,尤其是超过了18级难度时。

此外,在ijcai(internationaljointconferenceonartificialintelligence,国际人工智能会议期间,该团队还参加了以其人工智能模型进行的AnrayBirdsai竞赛。在比赛中,几名参赛者的人工智能模型成功地通过了三个回合中从未被触及的8个级别。然而,dq-鸟系统没有获胜,但它成功地通过了其中的三个,这已经超过了2017年的半决赛。

研究人员在报告中说:我们这项工作的目标之一还没有实现,那就是dq鸟类系统没有完全超越人类;这在很大程度上是由于系统中缺乏足够的多样性训练数据集。但到了好消息传来的时候,dq-鸟类已经能够在一定程度上一次通过。

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