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AlphaGo又有新动作 人工智能玩上电子游戏?

鑫多T网  2022-05-12 13:47:53

今年上半年,AlphaGo成功挑战职业围棋九段选手李世乭,让大放光彩。但相比起十分需要运算和推测的棋类,一直在中多次吃亏。之前AlphaGo也提出要在《星际争霸2》中战胜职业选手,但暴雪CEO表示不太可能。这是因为的自由度非常高,取得胜利的方式也有很多种,往往摸不着头脑,甚至有时直接发呆。

(图片来源于:Google)

为了扭转这个劣势,DeepMind其实早在前年已经开始着手研究,并且在顶级科研杂志Nature(自然)上发布了有关 Deep Q-Network(深度网络,简称DQN)的论文。这个名为DQN的,可以自主学习规则,在事先没有给予任何有关的情报下,能够通过不断玩来提高自己的成绩。

DeepMind在YouTube上发布了相关的视频介绍,其中也有我们小时候经常玩的接球。在刚开始接触这款的时候,DQN的成绩十分糟糕,接几次就继续不下去了。

(图片来源于:Google)

但是经过600多次的“训练”后,奇迹发生了,DQN不仅可以流畅操作,而且还充分利用的小技巧,进行更加高级的玩法,可谓进步十分明显。而这些进步,都是DQN自己总结并加以运用,期间没有人类干涉过。

(图片来源于:Google)

据DeepMind的官方说法,能让DQN学会玩的关键算法名为“异步评价器算法”(Asynchronous Advantage Actor-Critic)简称A。简单点来说,这个算法可以让DQN自行判断界面的情况,并通过“大型分布式深度强化学习系统”学习的玩法和规则。最后就是通过不断训练和学习来提高运算水平,从而达到“玩好”的地步。

(图片来源于:Google)

尽管现在看来DQN可以游玩&学习的对于人类来说可能有点过时,也玩不了像RPG、ADV或者MMORPG那样大型的。但是正如必须经过不断发展那样,也会不断进步。可能在将来某个时候,会跟人类共同享受的乐趣,甚至我们可能会单方面被NPC虐呢。


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