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利用 Deepmind 的這項(xiàng)技術(shù),AI 也會(huì)玩《憤怒的小鳥(niǎo)》了

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憤怒的小鳥(niǎo)》,一款主流且經(jīng)典的游戲,自 2009 年以來(lái)已經(jīng)被下載了 40 億次;大約是地球上總?cè)丝诘陌霐?shù)。除此之外,它催生了眾多相關(guān)圖畫(huà)小說(shuō)和書(shū)籍,兩部電影和四個(gè)系列動(dòng)畫(huà)劇,更不用說(shuō)在智能手機(jī)及其他平臺(tái)上衍生出的無(wú)數(shù)游戲,甚至是 AR 版本的游戲。

利用 Deepmind 的這項(xiàng)技術(shù),AI 也會(huì)玩《憤怒的小鳥(niǎo)》了 雷鋒網(wǎng)注:上圖為 AR 版《憤怒的小鳥(niǎo)》之《豬島》

現(xiàn)如今,這款風(fēng)靡全球的游戲也受到了來(lái)自 AI 的挑戰(zhàn)——AI 已經(jīng)達(dá)到了該游戲頂級(jí)玩家的同等水平。

本周,Arixiv.org 上發(fā)表了一篇 論文 ,布拉格查爾斯大學(xué)的研究人員詳細(xì)介紹了一個(gè)叫作 DQ-Birds 的 AI 系統(tǒng);該系統(tǒng)通過(guò)由 Deepmind 率先提出的 Deep Q-learning 算法訓(xùn)練,從而在之前隨機(jī)取樣的環(huán)境下完成指定的任務(wù)。

雷鋒網(wǎng) 了解到 ,通常,研究人員在利用 Deep Q-learning 算法訓(xùn)練 AI 系統(tǒng)時(shí),還會(huì)采取 Double Q-learning 的算法;這種算法至關(guān)重要,因?yàn)樗皇怯脕?lái)控制機(jī)器的下一步動(dòng)作,而是用來(lái)評(píng)估決策。

研究人員在論文中寫(xiě)道:

對(duì)于人工智能智能體來(lái)說(shuō),《憤怒的小鳥(niǎo)》這款游戲十分棘手,因?yàn)樗枰紤]順序和游戲環(huán)境等隨機(jī)因素,還需要區(qū)分多種類(lèi)別的小鳥(niǎo),以及它們相應(yīng)的能力和最佳點(diǎn)擊時(shí)間。如果想要成功地完成任務(wù),人工智能智能體就要具備提前預(yù)測(cè)或模擬自己行動(dòng)的后果。

為此,AI 系統(tǒng)會(huì)捕捉游戲截圖(為了讓游戲物理效果穩(wěn)定下來(lái),系統(tǒng)在拍照前會(huì)等待 5 秒鐘),然后對(duì)其進(jìn)行裁剪,并隱藏“菜單”和“再玩一次”等 UI 元素。截圖經(jīng)過(guò)裁剪后,系統(tǒng)會(huì)調(diào)整圖片的大小,讓它們呈相對(duì)統(tǒng)一的規(guī)范狀態(tài),然后再傳送給 Deep Q-learning 機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

利用 Deepmind 的這項(xiàng)技術(shù),AI 也會(huì)玩《憤怒的小鳥(niǎo)》了

雷鋒網(wǎng) (公眾號(hào):雷鋒網(wǎng)) 獲悉,為了更加深入地了解自己的模型,該團(tuán)隊(duì)還從《憤怒的小鳥(niǎo)》中經(jīng)典的 Poached Eggs 關(guān)卡里收集了 21 個(gè)難度級(jí)別的數(shù)據(jù)集,其中包括超過(guò) 11.5 萬(wàn)個(gè)截圖。研究人員報(bào)告說(shuō),他們的 AI 系統(tǒng)已經(jīng)能夠在某些級(jí)別上超過(guò)一個(gè)由四名人類(lèi)專(zhuān)業(yè)玩家組成的小組的分?jǐn)?shù),但在 21 個(gè)難度級(jí)別的分?jǐn)?shù)總和上還是略遜一籌,尤其是在過(guò) 18 級(jí)難度的關(guān)卡時(shí)。

除此之外,在 IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence,國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議)大會(huì)舉行期間,這個(gè)研究團(tuán)隊(duì)還攜其 AI 模型參加了憤怒的小鳥(niǎo) AI 競(jìng)賽;這場(chǎng)競(jìng)賽中,有幾個(gè)參賽選手的 AI 模型成功在三個(gè)回合中通過(guò)了 8 個(gè)此前從未接觸過(guò)的關(guān)卡,然而,DQ-Birds 系統(tǒng)并沒(méi)有獲勝,但它成功通過(guò)了其中 3 個(gè)關(guān)卡,這已經(jīng)比 2017 年的半決賽水平還要高了。

研究人員在報(bào)告中說(shuō)道:

我們?cè)谶@項(xiàng)工作中有一個(gè)目標(biāo)沒(méi)有達(dá)成,那就是 DQ-Birds 系統(tǒng)沒(méi)有完全超越人類(lèi);這有很大一部分原因在于該系統(tǒng)還缺乏足夠多樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。但好消息時(shí),DQ-Birds 在某些關(guān)卡已經(jīng)能一次性過(guò)關(guān)。

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