※《Diluvius (没)》的观察啦：
: 标题: [新闻] 继围棋之后 小精灵游戏被微软AI征服了
: 时间: Mon Jun 19 17:40:57 2017
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: 1.媒体来源: 中时
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: 2.完整新闻标题: 继围棋之后 小精灵游戏被微软AI征服了
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: 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。
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: 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。
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: 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！
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: 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。
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: 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。
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: 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)
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: 4.完整新闻连结 (或短网址):
: http://www.chinatimes.com/realtimenews/20170616002835-260412
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: 5.备注:
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小精灵早就被人类全破过了好吗
https://youtu.be/IoVvgSwPDYk
虽然觉得这个人有点可怜QQ