源之原味

研究人员教 AI 如何在射手中取胜 (不作弊)

 

本文来自thenextweb.com。源URL是: https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/06/22/researchers-teach-ai-how-to-win-at-shooters-without-cheating/

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最近开发了一对研究人员 一种方法 教 AI 在没有作弊的情况下打第一人称射手。AI 不让 "电脑" 对手不公平地获取游戏代码或超自然的瞄准能力, 而是学会瞄准和射击与人类相同的方式: 通过练习。

这两人是爱尔兰国立大学戈尔韦计算机科学系的科学家, 其目的是为电子游戏中的 AI 机器人提供一种适应人类技能水平的方法。传统上, 电子游戏中的 "AI" 根本不是人工智能, 只是脚本化的编程, 告诉机器人如何行动。大多数时候, 它作弊。

根据一队的 白皮书:

一贯完美的准确性和 "锁定" 的对手在他们的视野从任何距离是指示能力的机器人没有发现在人类的球员。传统上, bot 在某种程度上是有缺陷的, 无论是定时反应延迟, 还是随机扰动的目标, 这不适应或改善其技术随着时间的推移。

随着时间的推移, 人类倾向于适应和学习。设计一个游戏, 为所有技能水平的人提供挑战, 这也随着球员成为更好的游戏玩家一般, 更精通在特定游戏的参数, 是一个挑战, 需要真正的人工智能解决。

为了训练 ai, 研究人员将它与人类、机器人和其他 ai 进行了较量, 以开发 技术经验目录(SEC)。SEC 不仅评估了 ai 的总体技能, 而且提供了 ai 可以从飞行中选择的水平基准-它可以选择自己的技能水平相对于球员的。

这是通过使 AI 在不真实的锦标赛2004环境中播放数以千计的30分钟一对一的比赛完成的。到目前为止, 研究人员的重点一直是教人工智能瞄准和射击使用一种试错方法。

在训练开始的时候, AI 的表现非常糟糕, 有效地为人类或机器人对手提供了一点不知道的挑战, 但是随着训练的继续, 数以百计的比赛, 它变得越来越精通瞄准和射击机制, 直到它几乎可以匹配最困难的机器人和专家人类的技能。

这是不完美的, 还有很多游戏行为来解决之前, 这项技术开始出现在现代射手。但是, 只要 AI 没有得到任何关于现实世界的目标实践的聪明想法, 这可能最终取代脚本机器人在游戏中与聪明的敌人。

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