[新闻] 继围棋之后 小精灵游戏被微软AI征服了

楼主: Diluvius (没)   2017-06-19 17:40:57
1.媒体来源: 中时
2.完整新闻标题: 继围棋之后 小精灵游戏被微软AI征服了
3.完整新闻内文:
在西洋棋、围棋与德州扑克之后,下一个被AI(人工智能)征服的挑战是什么呢?答案是:
小精灵游戏(Pac-Man)。微软在今年收购的一家深度学习(deep learning)新创公司,近日
发表了最新研究成果,成功在小精灵这款游戏取得游戏最高分。看见电脑程式玩得比你我
还厉害,真让人无颜见江东父老了。
根据微软官方部落格,他们在2017年1月收购的加拿大深度学习新创公司Maluuba,所研发
的AI系统在Atari 2600版Pac-Man中成功取得999990的最高分。过往从没有人类或是AI系
统曾达到此一分数,相当值得注目。
位于加拿大蒙特娄MaGill大学的电脑科学系副教授Doina Precup表示,这是AI研究者的一
个关键成就。因为AI研究者们一直在寻找各类型的游戏来测试所研发的系统,而Pac-Mac
被发现是游戏当中最难攻克的一款。而不仅对于微软研发团队的成就感到印象深刻,
Doina Precup更表示,他认为研发团队如何找出破解的方法,更是重要!
Maluuba采用的方法很特别。首先他们将过关的策略跟技巧分为独立的元素,例如“吃豆
”跟“闪避敌人”,且不同的AI(研发团队称之为agents)则专注于不同的游戏任务。之后
再由更高层的AI agent来决定要优先执行那一种任务。
举例来说,如果游戏中有100个AI agent期待往左移动来吃掉一个豆子,但只有3个AI
agent决定要往右来躲避敌人。最终最高AI agent的决策会是往右移动,来避免撞上敌人
而失败。
根据微软部落格,Pac-Man一直以来在AI研究广泛被使用,因为玩法具有不可预测性。而
Maluuba则运用了强化学习(reinforcement learning)的技术,也就是针对某一个特定问
题,让AI获得正面或者负面的回馈,来应对不可预测性。这一项技术被认为可以协助AI系
统自动进行决策,因为提供了正面与负面的的案例,来协助AI系统建立起经验基础,与监
督式学习(supervised learning,机器学习当中的一种)不同。(中时电子报)
4.完整新闻连结 (或短网址):
http://www.chinatimes.com/realtimenews/20170616002835-260412
5.备注:
作者: av08 (甲甲让爱滋生)   2017-06-19 17:41:00
来玩水电工啊
作者: ZeeX (吸嗑溼)   2017-06-19 17:41:00
所以..?
作者: sysop5566 (批踢踢半熟手)   2017-06-19 17:42:00
小精灵粪GAME 也要AI
作者: botnet (天龙人)   2017-06-19 17:42:00
小精灵超难的
作者: e314520 (( ′-`)↗︴)   2017-06-19 17:42:00
贪食蛇online表示:
作者: signm (sin)   2017-06-19 17:42:00
google强多了
作者: mart9266 (MART)   2017-06-19 17:43:00
这样下去 越南大战和洛克人等游戏应该也快了
作者: bye2007 ( )   2017-06-19 17:46:00
我觉得这不意外啊 就想像成电脑AI在玩TAS
作者: mcgdrock (Coelacanth)   2017-06-19 17:49:00
可以用在作战或是一般道路自动驾驶上
作者: snowrain (无心之偿有心兹勤)   2017-06-19 17:49:00
这种游戏本来就是电脑该比人脑强
作者: mayjan   2017-06-19 17:51:00
白痴都知道围棋难度是好几个数量级

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