AI與人類的PK又有了新的猛料!
人工智能能否在電競類游戲中擊敗人類的問題,如今有了答案!25日,Google旗下的人工智能公司DeepMind在線上直播中,公布了10局《星際爭霸2》的比賽錄像,錄像顯示,游戲類人工智能AlphaStar挑戰(zhàn)兩名《星際爭霸2》的職業(yè)游戲玩家,并以5比0的明顯優(yōu)勢取得了勝利。
DeepMind研發(fā)的AlphaGo,曾成功擊敗了世界排名第一的圍棋職業(yè)選手柯潔,隨后DeepMind宣部開發(fā)競技游戲領(lǐng)域的人工智能。
相比起規(guī)則明確、且有思考時間的國際象棋,《星際爭霸2》這類即時戰(zhàn)略游戲,不是采取回合制,而是即時進(jìn)行,隨機性更高。不斷變化的局勢,不僅考驗玩家短時間內(nèi)的戰(zhàn)術(shù)執(zhí)行,也考驗對多個角色的實時控制——300個游戲指令能衍生出近1億個可能的后續(xù)操作!這對人工智能瞬時的分析與反應(yīng)都是巨大的挑戰(zhàn)。
為了訓(xùn)練AlphaStar,DeepMind第一步采取了模仿學(xué)習(xí)。團(tuán)隊獲取了很多比賽回放資料,讓AI通過觀察模仿特定動作。據(jù)報道,AlphaStar分析了約50萬份游戲數(shù)據(jù),初步掌握了模仿人類策略的能力。
第二步是對抗迭代。DeepMind根據(jù)不同玩家的比賽數(shù)據(jù),制作出多個AlphaStar的代理和分支,并讓它們按照聯(lián)賽模式相互對抗。每場比賽都會產(chǎn)生新的信息,幫助AI進(jìn)行迭代。
最后一步就是拿人類“練手”。這也促成了DeepMind從訓(xùn)練的代理中,選擇了5個佼佼者,和人類選手比賽。這就有了文章開篇提到的10場電競比賽。
其實,除了DeepMind,近幾年越來越多的人工智能公司投身到開發(fā)游戲類AI的隊伍中,例如由諸多硅谷大亨聯(lián)合建立的OpenAI。此類研究并不是為了娛樂,而是為了朝“打造通用型人工智能”的終極目標(biāo)更近一步。
通用型人工智能,顧名思義,是一個通用的模型,可以建模整個世界,解決各種各樣的問題:跟你對話,語音識別,圖像處理等等。而人們現(xiàn)在所研究的人工智能,都是針對某一特定問題的算法或模型,而一旦離開特定的領(lǐng)域,性能就會大幅度下降。比如我們熟悉的AlphaGo,只能下圍棋。
游戲AI的研發(fā),因需要AI解決更多隨機性動態(tài)的決策問題,有助于探索AI更多可能性——是否能通過游戲規(guī)則進(jìn)行自主學(xué)習(xí),達(dá)到更高層次的智能。而DeepMind的成果已刷新了人類對AI能力的認(rèn)知。
我們已經(jīng)從游戲AI身上,看到了實現(xiàn)通用型人工智能的一道曙光。我們有理由相信,未來的人工智能很大機率上,能解決現(xiàn)實中更多的復(fù)雜問題。
人工智能時代離已經(jīng)越來越近了,而我們的下一代也將成為人工智能時代的主人。編程,作為人工智能的核心,將成為未來AI時代的必備技能。讓孩子學(xué)習(xí)編程,除了鍛煉邏輯思維,幫助激發(fā)他們的學(xué)習(xí)興趣與創(chuàng)造力,更是讓他們適應(yīng)未來,培養(yǎng)和機器打交道的能力。當(dāng)他們了解人工智能是怎么利用算法,對不同狀況進(jìn)行分析,他們可以更好地運用人工智能到實際問題中。
妙小程——6-18歲青少兒在線編程教育平臺,通過考核嚴(yán)格的專業(yè)師資,多屏互動的先進(jìn)技術(shù),接軌國際的完善體系,豐富原創(chuàng)的有趣內(nèi)容等品牌優(yōu)勢,已為上萬學(xué)員提供優(yōu)質(zhì)的編程教學(xué)服務(wù),為祖國不斷培養(yǎng)人工智能所需人才。
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