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人工智能又一次戰勝人類:在游戲領域再進一步

  美國麻省理工學院科研團隊19日宣布,其開發的人工智能程序“深度角色”(DeepRole)在一個類似“殺人游戲”或“狼人殺”的在線游戲中勝過人類,成為首個在玩家角色和動機不明的多玩家游戲中戰勝人類玩家的人工智能程序。

  研究人員讓“深度角色”參與了超過4000輪在線桌游“抵抗組織:阿瓦隆”。在這個游戲中,玩家通過游戲進程推測出其他玩家的身份,同時掩藏自己的身份。結果,不論作為“好人”還是“壞人”,“深度角色”都比人類玩家表現更加出色。

  研究顯示,通過在算法中使用“演繹推理”,“深度角色”根據觀察到的部分行為,推斷某一玩家是敵是友,快速學習應該與誰結盟從而獲得勝利。

  這不是人工智能第一次在游戲中戰勝人類。

  早在2016年3月,谷歌旗下公司“深層思維”開發的人工智能程序“阿爾法圍棋”就與圍棋世界冠軍李世石對弈,并以4比1戰勝李世石。

  去年12月至今年1月,“深層思維”的另一個人工智能程序“阿爾法星”在經典即時戰略電腦游戲《星際爭霸2》中,與高水平人類職業選手先后舉行了11場比賽,以10比1擊敗人類選手。

  只有在1月24日舉行的現場比賽中,“阿爾法星”由于游戲視角受限,人類選手才勉強贏下一場。

  與圍棋棋盤上所有棋子都對雙方可見不同,《星際爭霸2》中有“戰爭迷霧”,一方需要猜測和偵察對方的行動,屬于“不完美信息博弈”,并且要求人工智能必須實時做出反應。

  “深層思維”公司表示,“阿爾法星”獲勝,一個重要基礎是它使用了深度神經網絡,研究人員通過監督學習和強化學習的方式,直接利用游戲的原始數據來訓練,以模仿學習的思路,讓模型快速學到高水平人類玩家在游戲中使用的策略和操作。

  今年7月,美國卡內基-梅隆大學宣布,該校和臉書公司合作開發的人工智能Pluribus在六人桌德州撲克比賽中擊敗多名世界頂尖選手,突破了人工智能僅能在國際象棋和圍棋等二人游戲中戰勝人類的局限。

  當時,Pluribus與13名德州撲克高手進行了1萬手不限注對局的六人桌比賽,每次比賽中由機器對5名人類選手,結果機器取得勝利。

  在比賽中,Pluribus會讓自己變得難以預測。例如常規打法是在牌最好的時候押注,但這很快會被對手識破,因此它會“耍點心眼”,不按常理出牌。分析顯示,它會做出一些多數人類玩家都認為不好的決策,這在客觀上也迷惑了對手。

  不過,以前的這些游戲中,人工智能從一開始就知道“誰是敵人、誰是朋友”。相比之下,“深度角色”所面對的情況更為復雜,需要根據觀察作出自己的判斷。

  目前,人工智能的技能仍有提升空間,語言能力將是下一個前沿。在游戲中,人類玩家會說謊,這需要更復雜的交流技巧。只有掌握表達技巧后,人工智能才能參與那些需要對其他玩家進行勸說的復雜社交推理游戲。

  下贏圍棋、打贏游戲,能給人工智能的發展帶來什么呢?

  研究人員說,在游戲中訓練人工智能,有助于人類積累更多經驗,最終設計出能夠應對現實生活中復雜問題的程序,從而幫助機器人更好理解人類、向人類學習并與人類共事。(來源:新華網)

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