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“智能程序”是否比人类更适应游戏?

来源:OFweek人工智能网
2019/12/6 14:54:33
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导读:参与对战的“智能程序”是采用了被称为“反事实遗憾小化”的博弈算法,结合“博弈树”推断每个参与者的下一步动作,并判断出玩家角色的较大可能性。
  近日,美国麻省理工学院科研团队表示:由团队自主研发的人工智能程序“深度角色”,首次在与玩家竞技对战游戏中取得的胜利,这是在线游戏领域中“人工智能”在众多动机不明的玩家游戏中获得胜利的程序。
 
  参与对战的“智能程序”是采用了被称为“反事实遗憾小化”的博弈算法,结合“博弈树”推断每个参与者的下一步动作,并判断出玩家角色的较大可能性。结果显示,使用“演绎推理”算法,“深度角色”结合观察到的外部行为,判断某一方或敌是友,快速学习应该与谁联合从而获得胜利。
 
  国外研发团队也曾做过相同测试:多名世界扑克选手被人工智能Pluribus在六人桌德州扑克比赛中击败,突破了人工智能仅能在象棋和围棋等二人游戏中战胜人类的记录。但在比赛过程初始,人工智能程序已分清是敌或友。
 
  此次测试研究人员让“人工智能程序”参与了超过4000轮在线桌游,均为参与者众多的多方对战,玩家通过游戏进程推测出其他玩家的身份,同时掩藏自己的身份。结果显示不论作为“敌方人”还是“友方”,“深度角色”都比人类玩家表现更加出色。
 
  未来,通过更新一代的技术和算法,代码可以实现“深度学习”。也就是说,“人工智能程序”也许可以理解图片、视频等。甚至,经过非常仔细的设计和编程,或许能够表现出正确的社交和情感。
 
  (原标题:“智能程序”是否比人类更适应游戏?)

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