《半神》对战电脑AI游戏视频
10:03:43来源：游迅网编辑：绝影
游戏类别：
游戏平台：
开发商：Gas Powered Games
发行商：Stardock
发行时间：
游戏介绍：《半神》这是一款具有动作/RPG/RTS几种风格的集合体，游戏灵感有一部分来自于暴雪《魔兽争霸3》中的一款RPG地图《Defense of the Ancients》。对于从来没有接触过DotA的玩家，简单来说，主要是游戏对战双方互相设法摧毁对方的基地。
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图片是什么电视剧
登录百度帐号2.0.4版本可用“创建离线游戏”功能对抗AI
来自暴雪国服官网：
　　2.0.4补丁为玩家增加了更多对抗AI的选项。但很多玩家可能没有在新界面中找到以前的单人对抗AI（模拟战）功能。
　　原有的单人对抗AI功能可以在本地对抗电脑，无须和战网进行即时的数据交互，非常适合网络条件不佳的玩家使用（不会出现因为网络不佳而导致的顿卡现象）。
　　在2.0.4中，这个功能并没有被取消，而是整合进了现有的地图列表界面中。想要在本地对抗电脑，你只需要在地图列表中选中地图并点击右键，选择“创建离线游戏”。这将创建一个本地房间并允许你选择电脑的难度。当然，和过去版本一样，你无法在本地游戏中获取成就。
　　希望你们喜欢2.0.4版本对电脑对手的改进。祝你们好运。
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打开微信，点击底部的“发现”，使用“扫一扫”即可将网页分享至朋友圈。人工智能的2017——AI几乎在所有的游戏领域都战胜了人类玩家
导语： 在20世纪中，人工智能在国际象棋中的胜利是人工智能研究的里程碑。约翰·麦卡锡(John McCarthy)在20世纪50年代早期创造了“人工智能”这个词，他曾把国际象棋称为“人工智能的果蝇”(Drosophila of AI)，意即人工智能在国际象棋中的突破像果蝇在早期遗传学领域一样，有着非凡的意义。
图|人工智能在象棋领域已经完胜人类。
上世纪90年代末，IBM的智能机器人“深蓝”(Deep Blue)与世界冠军加里o卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)展开了一系列棋类游戏。1997年，深蓝最终击败了卡斯帕罗夫，这是人类历史上，机器人首次击败世界冠军。到21世纪初，技术已经得到了惊人的发展：几乎在所有的游戏环境下，机器都能打败象棋大师。
自然，人工智能开发人员开始考虑将研究迁移到其他更复杂的游戏来测试这些人工智能复杂的算法。在过去的12个月里，人工智能跨越了一系列新的门槛，最终在各种不同的游戏中击败了人类玩家，从古代的围棋游戏到动态的交互式纸牌游戏，例如德州扑克。
图|1997年卡斯帕罗夫负于电脑“深蓝”
AI——永不停息的步伐
上世纪90年代末，在一台机器终于最终击败国际象棋大师之后，一位来自普林斯顿的天体物理学家预测道:“可能要等上一百年，电脑才能在围棋中打败人类——甚至可能更长。“
面对种种人工智能发展的挑战，计算机科学家们把开始把注意力转向了一个古老的中国游戏，它既简单又复杂——它就是围棋。
在过去的10年里，机器学习能力的发展造就了真正有竞争力的人工智能围棋选手。2014年，谷歌开始研究一个叫做AlphaGo的深度学习神经网络。经过几年里对Al研究成功的案例，开发团队尝试了一些不同的东西。
图|AlphaGo将深度学习方法引入到蒙特卡洛树搜索中，主要设计了两个深度学习网络，一个为策略网络，用于评估可能的下子点。另一个为估值网络，可以对给定的棋局进行估值，在模拟过程中，不需要模拟到棋局结束就可以利用估值网络判断棋局是否有利
在2016年年底，一个名为“Master”的神秘在线围棋玩家出现在了热门的亚洲游戏服务器Tygem上。在接下来的几天里，这个神秘的玩家横扫世界范围内的许多一流玩家。日，jig项目启动，正式确认“Master”实际上是DeepMind系列中AI AlphaGo的最新版本。
2017年5月，AlphaGo“Master”在对战世界排名最高的围棋选手柯洁中屡屡得分。在三场比赛中，这台机器稳操胜券，但最令人吃惊的是，在十月的揭幕仪式上，谷歌已经开发出了比“Master”还好的AlphaGo更复杂的迭代产品。
图|2017年中国围棋高手柯洁与AlphaGo上演“人机大战”。
AlphaGo Zero团队在《自然》杂志的一篇文章中透露，它们所开发的是一种革命性的算法——让AI在与自己的对抗中学习。在这个系统中，AlphaGo Zero只是简单地与自己对抗，不断地学习如何掌握人类给它编程的任何游戏。在21天的学习之后，AlphaGo Zero就能达到大师级水平，到第40天，它就能超越所有之前出现过的版本。
2017年12月，DeepMind发布了一个更新版本的系统。这款名为“AlphaZero”的新人工智能可以在短短几个小时内掌握各种游戏。经过仅仅8个小时的自我训练，这个系统不仅能打败AlphaGo Zero的早期版本，而且还可以成为象棋大师和将棋（shogi，又称日本象棋，一种流行于日本的棋盘游戏）的冠军。
诡骗技术的改良
尽管围棋非常复杂，但对于人工智能来说，掌握扑克技术仍是另一个完全不同的挑战性命题。要想在扑克中取胜，人工智能必须掌握欺骗的艺术。在这个“臭名昭著”的纸牌游戏中，必须具备一定的识别技术和诡骗技术，这也就意味着人工智能必须具有至关重要的动态能力。
在经历了长达10年的尝试之后，人工智能终于打败了众多一流的扑克专业人士。来自阿尔伯塔大学的DeepStack推出了一个人工智能系统，它可以通过人工智能的“直觉”来战胜人类扑克玩家。
图| Libratus的AI系统与专业人士竞技“扑克”
2017年1月，来自卡内基梅隆大学的一个团队举办了一场公开活动，当时，这个名为Libratus的AI系统花了20天的时间，玩了12万把自由德州扑克。尽管专业人士们每天晚上都在讨论在人工智能中发现的其可能存在的弱点，但这台机器每天都在进行自我校正，修补游戏中的漏洞，并改进其牌技和策略。
事实上，人类的大脑并不是机器的对手，经过近一个月的游戏学习过程，Libratus公司赢得了170万美元的筹码，而与之对战的每四位专业选手中的一位都损失了数千美元的虚拟货币。一名失去职业资格的选手说：“在比赛进行到一半的时候，我感觉我在和一个作弊的人比赛，就像对方能看到我的牌一样。我不是在指责它作弊，正相反，这种人工智能的开发很棒。“
埃隆o马斯克的AI实验
2015年，埃隆o马斯克(Elon Musk)和一小群投资者成立了一个名为OpenAI的项目。该项目旨在探索人工智能系统的发展，它们的开发焦点在于强化人工智能的学习系统。在这种学习系统中，机器将学会如何在特定的任务中进行自我学习。
2017年8月，OpenAI团队将目光投向了在Dota 2中获胜，这是一个国际大型电子竞技比赛的核心游戏。Dota 2是一款非常流行的、复杂的多人在线对战竞技场游戏，在竞技游戏领域中，这是一项非常严肃的比赛。
图| Dota 2游戏比赛现场
仅仅在两个星期的学习之后，OpenAI机器人便参与了这场锦标赛，随后击败了几名世界顶级的游戏竞技者。虽然，目前为止，人工智能系统只能对战简单的一对一的游戏，但是OpenAI团队正在研究如何在5对5的游戏中进行“团战“。
分而治之——挑战“吃豆人”游戏
几年前，谷歌DeepMind在49台Atari 2600游戏上设置了人工智能。他们为这49台人工智能配备了与人类玩家相同的装备，在这种自我学习下，AI在大多数游戏中都“想”出了如何玩这些游戏并取得胜利。然而，有些游戏比其他游戏更难掌握，如经典的80年代视频游戏——吃豆人（Ms Pac-Man ），这是最具有挑战性的游戏之一。
2017年，一家名为Maluuba的人工智能深度学习初创公司被谷歌收购，并入DeepMind集团。Maluuba的新机器学习方法被称为“混合奖励体系结构”(HRA)。他们将这种方法应用到MS Pac-Man系统中，系统创建了超过150个“代理”，每个代理都有特定的任务——比如找到一个特定的豆子，或者避免幽灵。
最终，HRA方法会生成一个顶级代理，类似于高级经理。这个高级经理在做出个体移动的最终决定之前，会对下级代理的所有建议进行评估。这种方法被委婉地称为“分治法”，即把复杂的任务分解成更小的部分。
图| HRA学习方法在MS Pac-Man系统中的应用
在将该方法应用于吃豆人之后，人工智能很快就找到了如何达到999,990最高分数的方法，这是此前人类或其他人工智能都无法做到的。
人工智能在游戏领域中大获全胜
如果人工智能在几乎所有的游戏中都能打败我们，那么，按照这个发展逻辑，接下来应该怎么做呢？
最近，法尔茅斯大学的一名研究人员开发了一种新的机器深度学习算法，他声称，这种算法可以为我们设计出自己的游戏，让我们从游戏中失败的地方重新开始玩。这个人工智能系统被称为“Angelina”，它每天都在不断改进，现在，它可以利用从维基共享网站到在线报纸和社交媒体等多种来源的数据来制作游戏。
那么这一切意味着什么呢?
2017年的发展可能是人工智能发展阶段中最重要的一年，同时，它也暗藏危机，因为，这是强化学习系统中的巨大进步。这些程序能够高效地教会自己掌握新技能。例如，最近的AlphaZero迭代可以在几天的自主学习之后，在一些游戏中获得超人类的技能。
在对350多个人工智能进行的一项大型调查中表明，人工智能将在短时间内全面超过人类。根据该调查，研究人员预测到，到2027年，人工智能的驾驶技术将全面超过人类，到2049年，它就能写出一本畅销小说，到2053年，它写的小说就能超过人类。事实上，根据这项调查，研究人员得出的结论是，到2060年，有50%的可能性，人工智能将能够做我们能做的每一件事，甚至能做得更好。
毫无疑问，2017年是人工智能在日益复杂的游戏中击败人类的一个里程碑，尽管在现在看起来微不足道，但其影响却是巨大的。许多发展中国家的公司正迅速将目光投向现实世界中的应用。
谷歌DeepMind已经将AlphaGo Zero系统的研究目标从游戏中转移，开始对蛋白质折叠进行全面的研究，希望能开发出对抗阿尔茨海默症和帕金森氏症等疾病的疗法。
图|人工智能在某些方面能力确实已远超人类，将在我们实际生活中发挥无法意料的巨大作用。
DeepMind的联合创始人兼首席执行官戴米斯o哈萨比斯表示:“这些研究的最终目标乃是，利用这些人工智能的算法上的新突破，帮助我们解决各种现实世界中存在的迫切需要解决的问题。如果类似的技术可以被应用到其他问题上，比如蛋白质折叠、减少能源消耗或者寻找革命性的新材料，那么这些重大人工智能进展就有可能促进人类认知能力的突破，并对我们的生活产生积极的影响。”
有些人可能会对人工智能的发展持怀疑态度，担心人工智能将会威胁到人类的生存与发展，但有如Facebook CEO扎克伯格所说：“人类制造机器就是为了让机器在某些方面强于人类，但是机器在某些方面超越人类并不意味着机器具有能力学习其他方面的能力，或者将不同的信息联系起来而做超越人类的事情，而这一点非常重要”。
只要我们秉持为人类谋福祉的初衷，将人工智能成功运用到各方各面，发展前景势必一片光明。
对于人工智能的未来，究竟是利大于弊，还是弊大于利？欢迎各位读者在评论区给吃你的真知灼见。
编辑 | 谭冰玥
审校 | 大浪淘沙
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