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DeepMind团队再以人工智慧系统击败《星海争霸II》电竞选手

先前以Alp haGo在围棋项目压倒韩国九段棋手李世乭,并且以新版本接续击败世界棋王柯洁之后,DeepMind团队将发展方向转向游戏,透过强调即时战略思考的《星海争霸II》训练电脑系统。而在稍早藉由名为AlphaStar的人工智慧系统运作之下,DeepMind团队再次让电脑在连续两组五局对战中赢过电竞选手。

AlphaStar的训练模式,基本上也是透过分析诸多玩家操作的游 戏游玩过程,并且藉由类似AlphaGo以分身形式,在系统执行运作中分成诸多分身进行对战,并且从对战过程中学习经验。

在电脑系统累积学习超过200年的游玩时间,AlphaStar总计训练出5种不同游玩操作风格,最后在与电竞选手的两组五局对战过程中,获得十战全胜成果。

不过,其实在与身为人类的电竞选择对战中,AlphaStar基本上还是占有不少优势,例如相较人类双眼所能看见地图范围依然有限,同时即便电竞选手的操作速度比一般人更快,但难免依然会有操作失误,或是无法用滑鼠100%点击正确物件位置,而对于电脑系统来说,这些基本上都不会是问题。

因此,AlphaStar之所以能赢过电竞选手,除了藉由分身训练累积超过200年的游玩经验,以及精进过的不同游玩风格,更可藉由知晓所有地图资讯内容、更有效率、精度表现的点按操作获得优势,实际上电脑系统的操作速度仅在277APM(actionsperminute,每分钟操作次数),相比电竞选手可达559APM的情况相差许多,甚至针对全新状况执行判断时间更需要0.35秒,此时有经验的电竞选手已经可以做出更多即时判断。

而在另一场对战过程中,DeepMind团队将可看见全局地图优势拿掉,让电脑系统跟人眼判断一样,必须透过分析地图资讯才能获取有用数据,藉此执行各类判断,因此最终在此场对战落败给电竞选手。

选择与暴雪娱乐合作,透过《星海争霸II》训练电脑系统,Dee pMind团队希望能藉由必须在更短时间内完成数据资讯采集,并且在短时间内分析,进而做出具体操作反应的情况,让人工智慧能因此学习如何用更快方式产生思考,同时做出更合适反应操作,预期将可让人工智慧运算效率进一步提昇。

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