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比击败围棋冠军更复杂更刺激:人工智能成网游“星际争霸2”大师

南方都市报 1061

前言:

此时同学们对“multi agent算法”都比较珍视,小伙伴们都需要剖析一些“multi agent算法”的相关资讯。那么小编在网络上搜集了一些关于“multi agent算法””的相关内容,希望我们能喜欢,朋友们快快来了解一下吧!

据最新一期《自然》杂志10月31日报道,英国“深思”(DeepMind)公司开发的人工智能在风靡全球的实时战略网游《星际争霸2》(StarCraft II)中表现卓越,击败99.8%的专业玩家,赢得“大师”(Grandmaster)桂冠。

参加“星际争霸”联网竞技的玩家各自操控不同的外星种族,发展势力,扩张地盘,与异族争战。

据报道,《星际争霸2》是一款深受全球玩家追捧的网络电子游戏,参加联网竞技的玩家各自操控不同的外星种族,发展势力,扩张地盘,与异族争战。由于每场战斗在任何时刻都存在数千种可能的操作,这款游戏被认为在复杂性方面远远超出象棋和围棋等传统游戏。

由于每场战斗在任何时刻都存在数千种可能的操作,这款游戏被认为在复杂性方面远远超出象棋和围棋等传统游戏。

总部设在英国的DeepMind公司跟美国谷歌公司(Google)一样,都是总部位于美国加州的字母公司(Alphabet Inc)的子公司。DeepMind公司开发的新型人工智能(AI)名为“阿尔法星”(AlphaStar),它在《星际争霸2》一系列联网游戏中击败了99.8%的专业选手,成为首个碾压专业网游选手的人工智能。

AlphaStar使用的是一种“多主体强化学习算法”,可以通过不断学习强化作战策略。

专家认为,AlphaStar的成就是机器学习的里程碑,它所赖以成功的研究成果将来可以应用于处理更为复杂的现实世界问题。

DeepMind公司机器学习专家Oriol Vinyals博士表示,AlphaStar使用的是一种“多主体强化学习算法”(multi-agent reinforcement learning algorithm),这是一种模仿人脑的复杂程序,可以通过不断学习强化作战策略。

Vinyals博士说:“梦想成真了。我已经是20年的星际争霸严肃玩家了,长久为这款游戏的复杂性感到着迷。AlphaStar让我们对人工智能的几个关键方面有了更多的认识。”

据悉,以前开发的多种AI在与星际争霸顶级专业玩家的竞赛中都失败了,甚至游戏本身都经过了简化。

DeepMind公司强化学习专家David Silver(中)表示,AlphaStar的成功标志着人工智能的里程碑式成就。

DeepMind公司强化学习专家David Silver表示,在人工智能成功碾压围棋、象棋和扑克牌选手之后,《星际争霸》就成了最大挑战,而AlphaStar的成功标志着人工智能的里程碑式成就。

编译/采写:南都记者 陈林

图片来源:DeepMind

标签: #multi agent算法