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Grupo de Inteligência Artificial derrotou jogadores humanos
novo click jogos vá com calma!Isso é apenas uma vitória no poder da computação

Recentemente, a Openai, uma organização não -lucrativa de inteligência artificial fundada pelo Vale do Silício "Iron Man" Musk, anunciou que o Openai Five, que consiste em 5 redes neurais, foi capaz de formar uma equipe 5V5 no clássico jogo competitivo de combate " DOTA2 "(DOTA2). Time de jogadores amadores humanos.No final de julho, eles também desafiarão os melhores jogadores de seres humanos.No ano passado, a IA que eles desenvolveram derrotaram o jogador profissional humano Dendi na competição de 1V1 de "Dota 2". novo click jogos

Repórter interno Tang Fang

De Heads -Up às batalhas de equipe, mostre recursos de colaboração coletiva

Segundo relatos, o Openai Five aprendeu a jogar jogos por meio de auto -exibição, e o volume diário de batalha é equivalente a 180 anos de seres humanos.Em outras palavras, se uma pessoa pode jogar 10 jogos por dia, a IA poderá jogar 10 × 365 × 180 jogos por dia.Além disso, também estabeleceu um incrível registro de consumo de hardware: 256 Block Processor (GPU) e 128.000 processadores centrais (CPUs).

O pesquisador Xing Junliang, pesquisador do Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências, disse a um repórter da Ciência e Tecnologia diariamente que o OpenAi cinco desenvolveu a partir da versão 1V1 do ano passado.No começo, a IA atingiu aleatoriamente e continuou tentando e erros.Através da orientação do sinal de recompensa do jogo para fortalecer o algoritmo de aprendizagem, após um período de tempo, ele pode descobrir e lembrar algumas ações simples e significativas e depois continuar tentando e erros."Openi Five é que cinco IA formam uma equipe para lutar entre si. Cada membro da equipe corresponde a uma IA independente, que também fortalece o jogo de aprendizado, fortalecendo a aprendizagem. No entanto, no processo de aprendizado, cada IA ​​considerará usar o Outros quatro AI A estratégia vai lutar, para que as cinco AIs formem uma equipe para lutar contra cinco jogadores amadores humanos.

Quanto ao motivo pelo qual a quantidade de luta todos os dias são os 180 anos de seres humanos. 1 dia é equivalente ao jogo humano por 100 dias.Ao mesmo tempo, a IA pode clicar em 10.000 vezes por segundo, e esse clique da velocidade dos seres humanos não pode comparar.No entanto, ao lutar com os seres humanos, isso não é permitido e deve haver certas restrições, como o intervalo entre cada clique não é inferior a 30 a 40 milissegundos.

A razão pela qual esse incidente foi chamado de "Milestone" por Bill Gates foi porque o Openai Five mostrou uma capacidade de planejamento e trabalho em equipe de longo prazo semelhante aos seres humanos e também mostrou recursos de tomada de decisão inteligentes extremamente altos.

No entanto, Xing Junliang acredita que a batalha da equipe do Openai Five apenas derrotou jogadores amadores humanos, pelo menos um marco "pequeno".Muitos sinais mostram que existem muitas limitações do OpenAI cinco, muito menos do que os avanços do marco que o AlphaGo obteve na Go- "Entretection" The Top Go Player of Human Seres.

Primeiro de tudo, quando o Openai Five jogou batalhas em equipe 5v5, ele só podia usar heróis de jogos específicos e não conseguiu fazer personagens de jogos casualmente.Em segundo lugar, em jogos complexos como "Starcraft" e "Dota 2", o Openai Five só prova novamente que, ao fortalecer o aprendizado a jogar, a inteligência artificial pode exceder o poder de computação existente mais do que os humanos, mas no algoritmo, mas no algoritmo , Não há muitas inovações teóricas.

Em 28 de julho, o Openai jogará com um grupo de melhores jogadores, e seu objetivo é derrotar a melhor equipe profissional internacional em agosto."O OpenAI pode ter aprimorado seu aprendizado através de jogos de auto -jogos em pouco tempo e mais uma vez vencer os melhores jogadores humanos. Ele já falhou muitas vezes antes, e constantemente procurar PK humano também é para testar algoritmos. No entanto, os humanos podem ser mais Bom.

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Quão difícil é o jogo "Dota 2" para o Openai?Xing Junliang disse que "Dota 2" é mais complicado por causa da operação e das regras, e é mais difícil exceder muitas magnitude de Go Under AlphaGo.

"GO é um jogo simples que determina o limite, as informações completas e o sistema redondo". novo click jogos

"Starcraft" e "Dao Tower 2" são jogos de estratégia real. O status da outra parte.

Em segundo lugar, a colaboração da equipe de IA também é difícil, o que significa que a IA deve controlar várias unidades ao mesmo tempo e para realizar colaboração e colaboração multi -intelligente. Interesses gerais.

A dificuldade mais profunda é como fazer com que a IA não confie na velocidade, mas vencer por decisão e raciocínio.A IBM "Deep Blue" também depende de um forte poder de computação para derrotar os seres humanos.Mas "Deep Blue" é um avanço no cálculo da inteligência, ou seja, é mais rápido que os humanos. novo click jogos

Envolvido na tomada de decisão de raciocínio, tome o "um pequeno passo" da inteligência cognitiva

Por que alguém deseja estudar o jogo AI?"Atualmente, tecnologias como reconhecimento de voz e reconhecimento de rosto são inteligência percebida. Para alcançar o reconhecimento correto, basta dizer à IA o que é algo. No entanto, é mais difícil a inteligência cognitiva". "Xing Junliang disse.

A IA do jogo envolve problemas de raciocínio e tomada de decisão. sem causar perdas adicionais.Xing Junliang acredita: "Isso faz do jogo uma plataforma de verificação de inteligência artificial muito boa na próxima etapa". concorrência.

Embora a batalha da equipe do Openai derrote os jogadores amadores humanos, é equivalente a avançar a inteligência cognitiva da inteligência artificial, mas mesmo que derrote o topo dos seres humanos no próximo passo, ainda não significa que a Cognition Smart tenha alcançado avanços reais.Porque não resolveu completamente o problema da inteligência cognitiva.É como se a IA pudesse fazer um par de documentos de teste.

"Como quebrar a inteligência cognitiva no próximo estágio da inteligência artificial. Ainda existem muitos problemas com a inteligência cognitiva real, como a representação do processo de raciocínio, o algoritmo de otimização de tomada de decisão, etc. Como fazer com que a IA use menos cálculos para alcançar obter melhor raciocínio e tomada de decisão tornam a digestão, a absorção e o aprendizado da IA ​​mais rapidamente.

Wang Jun, professor da Escola de Computador da Universidade de Londres, disse que depois do AlphaGo, o próximo grande desafio no campo da IA ​​é o Multi -Smart Aid Study (MARL), ou seja, para permitir que várias sociedades inteligentes cooperem e competir."Dao Tower" e "Starcraft" também têm a glória mais familiar "do rei", que são o aprendizado de fortalecimento multi -inteligente.

"Os avanços no algoritmo no jogo IA, você pode migrá -lo e aplicá -lo em publicidade na Internet, direção autônoma e navegação robótica, mas não há como se adaptar automaticamente a outros modelos, como o jogo AI não pode ir diretamente para dirigir autônomo . muito maduro e confiável.