由于AlphaGo突破了人工智能的门槛,Go,DeepMind并没有满足它。相反,它转向更复杂的游戏,并开发出可以像人类一样播放的人工智能《Quake III Arena 》。 DeepMind团队将专注于“捕获模式”,并让地图在每次试验之间随机变化。 AI不仅应该能够快速找到它的位置并在随机地图中导航,而且还知道如何与队友、合作并适应各种敌人的战术。
为了进一步增加AI开发的难度,游戏只有一个目标,即“胜利”。有太多方法可以达到这个条件,这使得AI难以确定“赢”或“失败”是什么。这很容易发生。每个AI玩家都必须留出一些“动机”,比如跟随其他队友、或拿旗。除了让AI“自我对抗”之外,AI专家还让AI面对人类并学习人类战术。事实证明,AI可以比人类更好地合作,也可以窃取技巧。
从表现的角度来看,我与自己玩的AI无法达到普通人的水平,但是有足够的动力,我可以达到接近人类“大师”的水平,经过20万“训练”。如果它是与人类的对抗,它可以在大约15万场比赛后超越人手并继续向上攀升。
以最直观的方式,这样的AI可以帮助电子竞技团队练习、,并在不久的将来发现新策略;如果训练系统可以更加通用化,它可能会产生一些非常强大的计算机对手。
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