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为什么说游戏对AI很重要?

讲述:杜力大小:1.02M时长:02:13
近日,雅达利(Atari)公司的联合创始人泰迪·达布尼(Ted Dabney)逝世。他创建的经典游戏 Pong,曾经风靡全球,可以说 Pong 开创了街机视频游戏的历史,从而让雅达利成为一代游戏的巨人,甚至还吸引了乔布斯等人的加入。
据了解,DeepMind 已经能够操作 49 款的雅达利游戏,OpenAI 的强化学习游戏库中也包含了大量的雅达利游戏。
视频游戏面临着一个难题,神经网络只能在一次玩一个游戏。例如,为了玩“Breakout”(Breakout 是一款单人的乒乓游戏,也即对着墙打乒乓),就必须要忘掉玩“Pong”时学会的所有知识。
这种遗忘是人工神经网络本身的性质,也是人工神经网络与真正的人类大脑不同的地方。人工神经网络通过在全系统中,调整它们的虚拟神经元之间连接的强度来学习,而一旦改变了要学习的任务,旧的网络连接就会逐渐被重写。
但是,即使掌握了迁移学习的方法,构建可以用的人工智能仍然是一些零散的工作。研究人员真正希望的,是得到如何系统地进行这些活动的基本理论。具身认知(embodied cognition)的理论认为,智能应该完全从经验中学习,而不是试图将智能从头开始设计到一个程序里。
DeepMind 的创始人丹米斯 哈撒比斯(Demis Hassabis)认为,需要注意的一个事情,是要确保虚拟机器人不会作弊。如果一个机器人要在游戏中学习度过重重危险,那么它必须要弄明白,自己在游戏环境里的位置,并且靠着自己处理“看到”的事情,而不是询问正在运行的计算机。
在虚拟世界里,虚拟机器人是没有重量的,也没有各种部件,因此不需要维护。要改变它的技术参数也不需要拆开它,只需要敲几下键盘就可以了。另外,它的环境也可以轻松改变。
在一台计算机中,一次就可以运行数千个这样的虚拟机器人,这样就可以一次又一次地尝试任务,在这个过程中,每次尝试都是在学习。这是一种大规模的测试,而且学习过程也可以被监视和理解。这样做的好处是不需要使用真实的机器。
目前,AI 攻克的雅达利游戏以及其他的视频游戏,都在不断扩展中。而在视频游戏等虚拟世界中所发生的一切,都是现实世界的预演。
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