强化学习等人工智能技术不具备人类的抽象思维和一般问题解决能力
清风月影
精选回答
与大多数其他游戏 AI 模型一样,FortheWin通过深度强化学习学会了玩QuakeIII。DRL 是机器学习的一个子集,其中 AI 模型被赋予环境的基本动作,并通过反复试验发现规则和秘密。人工智能从随机移动开始,并权衡由此产生的奖励或惩罚。例如,在 Quake 中,AI 必须夺取敌方旗帜并将其带回自己的基地。同时,它还必须避免被敌人杀死,并防止敌方玩家夺取它的队旗。
强化学习模仿了人类思维的一些功能。同时它突出了人工智能和人类智能之间的一些巨大差异。
根据 DeepMind 公布的数据,AI 大约需要 100,000 次匹配才能达到普通人类 Quake 玩家的表现。在大约 170,000 场比赛中,AI 达到了“强人类”的水平,最终打了大约 450,000 场比赛。
他们不开发游戏的概念模型,而仅仅依靠进行足够的试验和错误来探索游戏的不同玩法。人类学会玩和掌握游戏的训练要少得多。
此外,人类可以继承其他 FPS 游戏的经验,例如《守望先锋》、《堡垒之夜》或《孤岛惊魂》。对于人工智能来说,每一款游戏都是一种全新的体验,它必须从头开始学习。事实上,即使是做一些小的改变,比如改变墙壁的颜色或球员的形状,也可能会对人工智能的表现产生巨大的影响。
DeepMind 也没有发布任何有关分配用于训练 AI 的计算资源的数据。但是,如果其他玩游戏的 AI 模型有任何迹象的话,那就是数百个 CPU/GPU 和数十万美元用于训练数据。
以心交心 2023-08-20 11:27:38
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