视频 | 我想跟AI打一架,用人类的方式

2018 年 8 月 2 日 AI科技评论

AI 科技评论按这里是,AI研习社编译的 Two minutes paper 专栏,每周带大家用碎片时间阅览前沿技术,了解 AI 领域的最新研究成果。

原标题:OpenAI + DOTA2- 180 Years of Learning Per Day

翻译 | 董丹丹        整理 | MY

一个闻者伤心听者落泪的旧闻:人工智能在有限规则的 1V1 比赛中击败了一些人类顶级玩家,当时的奖金池是 2000 万美金。这是 AI 史上一个巨大的里程碑。我们注意观看当时的顶级玩家的表情。

之后旁边的人员激动万分前来握手,我们的玩家脸上笑嘻嘻,心里···。心疼!人类玩家惨被 AI 虐杀,什么里程碑,人家只是个想要好好玩游戏的宝宝!你却对我使外挂?

我们都知道,DOTA 这类游戏需要长线策略规划,由于信息不完整,并且游戏拥有高维、持续的行为空间,这些特征对人工智能来说是无法逾越的噩梦。但是在 1V1 获胜后,下一个里程碑是在标准的 5V5 比赛中击败了人类团队。

人工智能始终在通过自我对抗训练进行学习,每天如此,80% 的游戏是自己与自己对抗,20% 是与过去的自己对抗。并且在 5V5 比赛中,这五个机器人之间虽然没有明确的沟通渠道,但是他们已经能预测未来行为和情形,并且能理解伏击对手等许多游戏中的重要元素。

可能会有人说这些算法之所以能够打败人类,是因为它们的点击速度更快,但事实上 DOTA2 对这个指标并不那么敏感,点击得越频繁并不意味着能获得更多的胜利。此外,这些机器人每分钟大概执行 150-170 个动作,这与一位中级水平的人类玩家是一致的。

哎,还能不能愉快玩耍了?

视频原址:https://www.youtube.com/watch?v=yEOEqaEgu94

( AI 科技评论往期也有过详细的报道文章,具体请见 虽又击败了人类选手,但我们认为 OpenAI 的 5v5 DOTA AI 不过如此

想知道关于深度学习的更多知识?

欢迎点击“阅读原文”

或者移步 AI 研习社社区~

登录查看更多
0

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
少标签数据学习,54页ppt
专知会员服务
194+阅读 · 2020年5月22日
【强化学习】深度强化学习初学者指南
专知会员服务
178+阅读 · 2019年12月14日
人机交互如何改变人类生活 | 公开课笔记
人工智能头条
3+阅读 · 2018年7月9日
零基础搞懂强化学习?这份视频攻略不算迟
AI研习社
6+阅读 · 2018年4月25日
时代聚焦AI安全——可解释性
云栖社区
9+阅读 · 2018年1月21日
分析 | 盘点人工神经网络超过人类的6个领域
网易智能菌
5+阅读 · 2017年12月12日
盘点2017年度AI领域大事件
大数据文摘
5+阅读 · 2017年12月9日
AI都干过什么让人细思极恐的事?
全球创新论坛
4+阅读 · 2017年9月15日
Zero-Shot Object Detection
Arxiv
9+阅读 · 2018年7月27日
Arxiv
7+阅读 · 2018年4月24日
VIP会员
相关资讯
人机交互如何改变人类生活 | 公开课笔记
人工智能头条
3+阅读 · 2018年7月9日
零基础搞懂强化学习?这份视频攻略不算迟
AI研习社
6+阅读 · 2018年4月25日
时代聚焦AI安全——可解释性
云栖社区
9+阅读 · 2018年1月21日
分析 | 盘点人工神经网络超过人类的6个领域
网易智能菌
5+阅读 · 2017年12月12日
盘点2017年度AI领域大事件
大数据文摘
5+阅读 · 2017年12月9日
AI都干过什么让人细思极恐的事?
全球创新论坛
4+阅读 · 2017年9月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员