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一天等于两百年人工智能在星际争霸2上向人类发出挑战【新资讯】

发布时间:2019-10-18 15:26:17 阅读: 来源:电动阀厂家

今天,一则《deepmind公布星际争霸2结果:alphastar以10:1战胜职业高手》一文,引发热议,但是其实在两年前,ai就与人类选手进行过星际争霸比赛。

2017年,世界首届人类与星际争霸ai对抗赛上,在接连两位学生选手败在ai手上后,韩国著名星际争霸选手、星际四皇“司令”stork通过四场连胜将ai打败。他打败的ai包括了facebook开发的cherrypi和来自澳大利亚、挪威和韩国的ai。

而在两年后的今天凌晨,deepmind公布了其录制的ai在星际争霸2中与两位职业选手的比赛,alphastar以5:0的成绩战胜了2018年wsc奥斯汀站的亚军mana。除了此前比赛录像的展示外,alphastar还与mana现场对战一局,不过这局alphastar输给了人类选手。

deepmind的研究联合负责人david silver在赛后表示,“人工智能的历史被打上了许多重大的标杆性胜利的印记。我希望,未来的人们可能会回顾今天,或许会认为这是人工智能系统所能做的又向前迈进了一步。”

2013年,当时名不见经传的在deepmind发表了一篇论文,内容是他们自己开发的ai游戏系统。论文中描述的计算网络并不是为了游戏而服务,反而是让一个ai系统自己去玩游戏。神奇的是,deepmind的游戏系统可以在完全没有接触的前提下,通过对游戏的自我学习,自动的玩一系列初级电视游戏。

这个系统可以通过屏幕上面的图像和游戏中的分数是否上升下降,从而做出选择性的动作。虽然这个行为对人来来说难度不大,但对于机器学习来说却意义惊人。因为它涉及架设任务、建立人工精神网络、建立深度学习模型和完善学习过程几个关键部分,并且需要大量的图形处理单来辅助。

星际争霸2这样的游戏其实比棋盘类游戏更难玩。在电子游戏中,人工智能无法通过观察每一块棋子的移动来计算下一步棋,它们必须实时做出反应。星际争霸2的不可预测性远大于围棋,玩家可以在同一时间会有300种基本动作可选择,即使在一个84x84像素的屏幕中,也会产生大约1亿个不同的动作,因此deepmind要收集大量玩家的数据进行分析。

目前deepmind要做的是让ai预测人类玩家下一步会做什么,ai在比赛之前仅仅数天的训练量,相当于职业选手训练200年之长,同时在对游戏单位的操作上,ai可以避免人类选手的微操失误,同时对未知地形进行勘探,在应对突发状况时,ai的会选择最好的处理方式。还有当人类玩家做了这些操作后要如何应对,通过局势判断下一步要干什么。暴雪已经承诺会从星际2的天梯中收集数十万个匿名录像帮助deepmind训练,这样可以让ai做到序列预测和长期记忆。

ai的学习远远超过了我们的想象,无数企业也在不断加码人工智能,bat、旷视科技、商汤科技、极链科技video++、依图科技这些深耕人工智能领域的企业,也都在不断进行人工智能各方面的深度学习。不得不感叹于ai在电子竞技项目进步的速度,人工智能下一步的目标,或许就是想向更多的专业游戏选手发出挑战。从人工智能首次被提出来,到现在逐渐进入我们的生活,未来的某一天,ai对于人类也将不再是一项触碰不到的技术。

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