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人机大战AI又赢了!少儿编程早已料到这一切

2019-01-30 17:25:13  来源: 连州网

AI与人类的PK又有了新的猛料!

人工智能能否在电竞类游戏中击败人类的问题,如今有了答案!25日,Google旗下的人工智能公司DeepMind在线上直播中,公布了10局《星际争霸2》的比赛录像,录像显示,游戏类人工智能AlphaStar挑战两名《星际争霸2》的职业游戏玩家,并以5比0的明显优势取得了胜利。

DeepMind研发的AlphaGo,曾成功击败了世界排名第一的围棋职业选手柯洁,随后DeepMind宣部开发竞技游戏领域的人工智能。

相比起规则明确、且有思考时间的国际象棋,《星际争霸2》这类即时战略游戏,不是采取回合制,而是即时进行,随机性更高。不断变化的局势,不仅考验玩家短时间内的战术执行,也考验对多个角色的实时控制——300个游戏指令能衍生出近1亿个可能的后续操作!这对人工智能瞬时的分析与反应都是巨大的挑战。

为了训练AlphaStar,DeepMind第一步采取了模仿学习。团队获取了很多比赛回放资料,让AI通过观察模仿特定动作。据报道,AlphaStar分析了约50万份游戏数据,初步掌握了模仿人类策略的能力。

第二步是对抗迭代。DeepMind根据不同玩家的比赛数据,制作出多个AlphaStar的代理和分支,并让它们按照联赛模式相互对抗。每场比赛都会产生新的信息,帮助AI进行迭代。

最后一步就是拿人类“练手”。这也促成了DeepMind从训练的代理中,选择了5个佼佼者,和人类选手比赛。这就有了文章开篇提到的10场电竞比赛。

其实,除了DeepMind,近几年越来越多的人工智能公司投身到开发游戏类AI的队伍中,例如由诸多硅谷大亨联合建立的OpenAI。此类研究并不是为了娱乐,而是为了朝“打造通用型人工智能”的终极目标更近一步。

通用型人工智能,顾名思义,是一个通用的模型,可以建模整个世界,解决各种各样的问题:跟你对话,语音识别,图像处理等等。而人们现在所研究的人工智能,都是针对某一特定问题的算法或模型,而一旦离开特定的领域,性能就会大幅度下降。比如我们熟悉的AlphaGo,只能下围棋。

游戏AI的研发,因需要AI解决更多随机性动态的决策问题,有助于探索AI更多可能性——是否能通过游戏规则进行自主学习,达到更高层次的智能。而DeepMind的成果已刷新了人类对AI能力的认知。

我们已经从游戏AI身上,看到了实现通用型人工智能的一道曙光。我们有理由相信,未来的人工智能很大机率上,能解决现实中更多的复杂问题。

人工智能时代离已经越来越近了,而我们的下一代也将成为人工智能时代的主人。编程,作为人工智能的核心,将成为未来AI时代的必备技能。让孩子学习编程,除了锻炼逻辑思维,帮助激发他们的学习兴趣与创造力,更是让他们适应未来,培养和机器打交道的能力。当他们了解人工智能是怎么利用算法,对不同状况进行分析,他们可以更好地运用人工智能到实际问题中。

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