谷歌人工智能自学玩游戏 最高分数超人类20倍|谷歌|人工智能|游戏_业界_新浪科技_新浪网
谷歌人工智能自学玩游戏 最高分数超人类20倍
　　新浪科技讯 北京时间2月26日上午消息，周三开发了一套全新的人工智能系统，不仅能够自学视频游戏的玩法，其玩游戏的水平甚至能够超过人类。
　　谷歌表示，如果今后要开发具备自学能力的人工智能系统，这台设备只是迈出了第一步。这个研究项目由谷歌去年收购的伦敦创业公司DeepMind Technologies负责，他们向该系统反复展示了49款古老视频游戏，其中很多都深受80后喜爱。而这套人工智能系统需要通过观察自学这些游戏的玩法。
　　当这些电脑达到一定水平，或者取得高分后，便可自动获得奖励。谷歌的人工智能系统在29款游戏上的表现超过了人类专家，甚至有43次超过了最著名的游戏算法。《吃豆人》等游戏难以用计算机算法轻易取胜，而在《弹珠台》等游戏中，人工智能系统却可以轻易击败人类，得分甚至较专业人类玩家高出20倍。
　　此次实验的目的并不单纯为了玩游戏，其主要目的是将其应用到实际生活中。按照设想，这套系统今后应该可以观察周围的世界，并自主采取相应的措施。例如，谷歌无人驾驶汽车有朝一日可能会根据以往的经验学习驾驶，而不必接受现成的指令。DeepMind联合创私人兼谷歌工程副总裁戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)表示，这是首次有人开发出一套能够直接从经验中学习并完成一系列挑战任务的单一系统。
　　事实上，游戏一直都是哈萨比斯热衷的领域，他曾经是一名象棋和编程神童，为《Theme Park》等游戏设计了后台逻辑，后来还获得了剑桥大学的计算机学位，以及伦敦大学学院的认知神经学博士学位。
　　尽管玩游戏距离科幻小说中的类人机器人还有很大差距，但却有望以此为突破口训练更加复杂的数字大脑。
　　虽然该系统迈出了重要一步，但哈萨比斯表示，要推出真正具备独立思考能力的人工智能系统仍然任重道远。“它虽然可以掌握和理解这些游戏的结构，但仍然无法建立概念性的知识或抽象知识。”他说，“最终的目标是开发聪明的普适型设备，但这恐怕还需要好几十年的时间。”
　　谷歌的人工智能系统通过存储和奖励系统来模拟人脑的工作方式，从而学习周围的环境，参考之前的行动，并调整自身的行为。这较之于之前的人工智能系统实现了重大进步。、、Clarifai和MetaMind等公司开发的著名图像识别系统借助有注释的图像来学习如何识别物体。随着谷歌开发出了更加先进的技术，他们今后还将继续参考生物体的行为模式，为其赋予更长时间的记忆和战略规划能力。
　　哈萨比斯表示，这套人工智能系统接下来的任务是学会玩1990年代的3D游戏，他们希望通过逐步加大复杂度，最终将其应用到现实生活中。“如果这套系统能在赛车游戏中开车，那么经过一些调整，它有可能可以驾驶真正的汽车。”哈萨比斯说，“这就是终极目标。”(鼎宏)
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看过本文的人还看过让人工智能玩射击游戏，人类可能都不知道自己怎么死的
人工智能玩 FPS 游戏能打败人类选手吗？
Thinkraft，Obsessive-Compulsive-Personality-Disorde
FPS 是唯快不破的游戏，不怕千招会就怕一招先，反应速度不在一个量级你再战术也没用。
1，能直接读数据、直接发命令的前提下 AI 基本是必胜，玩家连死都不知道怎么死的。
从你出生 AI 就已经盯上你了，只要双方之间障碍物一消失直接秒杀。这之中有一些变数，有的武器不是 Hit scan 模型、有的落点带随机抖动，造成 AI 的攻击并非 100%命中，你要是一命定胜负也许拼运气能赢，时间长了基本是不可能赢的。
2，限定 AI 操作方式为「机械臂操作键盘鼠标」，也是 AI 必胜。虽然比起直接发内部命令会慢很多，但动作速度依然秒杀人类。
针对特定简单任务设计的专用机械臂，操作速度和精度都很高。FPS 的操作当然算是简单动作，键盘和鼠标点击就不说了，说说鼠标移动。我自己试了试快速左右晃动鼠标，1 秒钟能晃三个来回，光头移动幅度约 3cm。取其中一次为 0.16 秒，如果简单认为半程加速半程减速那么相当于 0.08 秒内从静止到最大速度移动了 0.015 米，加速度只有不到半个 G，最大速度不到 0.4m/s（* 换言之现在的高端鼠标性能严重过剩），这种参数下的机械臂重复精度可以做到 0.2mm 以内，你觉得够不够玩 FPS？
顺便可以看看这个 0.887 秒还原魔方的机器人：。
3，限定 AI 获取信息方式为「屏幕图像识别 + 声音识别」，这个以目前的科技水平我不好说，但长远来看，看好 AI。
人类通常的反应时间在 1/10 秒以上。如果 AI 能在 1/20 秒内识别出角色信息并进行攻击，那么我认为它的速度是绝对有利的&&有利到可以无视战术的程度。所谓读屏幕的技术领域叫做 CV（计算机视觉），目前在静态背景下实时识别动态物体已经可以做得相当厉害了；问题是 FPS 整个画面都是运动的，所以可能还达不到。
实现了移动摄像（没有位置传感器校准）中的运动物体识别，而且还能根据地面上的参照点将其转换成 2D 坐标，速度是 15FPS（有视频可以看）。这个是 2012 年的研究，以后会进步到什么程度还不好说。
总结一下：机器人的计算速度远强于人类；输出速度强于人类；输入速度在目前的技术水平下可能是瓶颈。限定屏幕 + 键盘 + 鼠标的条件时目前 AI 还没有明显操作优势，可能会因战术层面的落后而失败。未来若输入速度不再成为瓶颈，AI 的实力将跳过战术层面，直接在操作层面干翻人类。
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