利用DeepMind的这项技术 AI也会玩《愤怒的小鸟》了 - AI 人工智能 - cnBeta.COM

2019-10-13 09:28:52 来源:网络

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。

上面,它展示了Ar版本中的AnrangeBirds的猪岛(PigIsland)。

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。

一般来说,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步骤,而是用来评估决策。

在他们的论文中,研究人员写道:

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,以及它们相应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。

为了加深对其模型的理解,研究小组还收集了21个难度级的数据集,包括115000多个截图,这些数据来自于AnrayBirds中经典的poachedeggs级别。研究人员报告说,他们的人工智能系统已经能够在某些级别上获得超过4名人类职业球员的得分,但在21级难度的总和上仍略逊于后者,尤其是在超过18级难度的时候。

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鸟系统还没有完全超越人类;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-鸟已经能够在某种程度上通过。

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