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2019 Transform:电子游戏引擎有助于加速创建更为精准的人工智能

作者: Jansfer

时间: 2019-07-17 18:26

视频游戏开发商一直希望通过人工智能来帮助模拟现实世界,所以研究人员致力于通过一些游戏制作工具来训练人工智能也就不足为奇了。

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人工智能在生活中的应用

图片来源:Michael O'Donnell/VentureBeat

在VentureBeat上周举办的2019 Transform上,Unity Technologies人工智能和机器学习副总裁丹尼•兰格(Danny Lange)在一次演讲中表示,游戏引擎非常适合创造他所谓的“真正的”计算机智能——一种能够在短时间内产生复杂行为的自学习系统。使用游戏引擎(比如该公司自己研发的Unity引擎),可以模拟现实世界的规则,并针对其测试智能模型。

兰格说:“如果你仔细想想,这个游戏引擎包含三维空间、时间和物理,它拥有你所需要的一切,可以用来处理那些生成人工智能的核心元素。”

该公司一直通过其工具包插件在各种场景中培训模型。在任何给定的虚拟环境中,各模型通过强化学习获得新的技能和行为,它们只知道什么是对的(完成任务后获得奖励),什么是错的(受到惩罚)。除此之外,一切都是空白。

兰格举的一个例子是一只鸡试图穿过一条繁忙的马路。这只鸡的目标是在不被车撞到的情况下收集到散落在地上的物资。起初,人工智能在学习游戏规则时遇到了困难,但经过6个小时的反复训练,兰格说它变成了“超人”,能够在灵巧地躲避汽车的同时连续收集100多件物资。

在另一个场景中,是一个像一个蜘蛛一样的东西,由八个关节和四条腿组成。人工智能必须弄清楚如何使用和控制这些身体部位,这样它才能向前移动。但是由于蜘蛛是四处乱跳的,所以模拟测试的结果相对较差,但在未来,这种加速学习可以帮助游戏开发者在创建抽象角色时节省一些时间。

兰格说:“想象一下,我需要在这里编写的程序一些像Java、c#、c++编程、Python这样的你能想到的所有程序,这些程会它告诉我应该移动哪个关节,什么时候移动,移动多少。或者我可以让蜘蛛左右摆动一个小时,通过反复试验,它知道如何从左到右移动四条腿和八个关节。”

兰格和他的团队将这一想法又向前推进了一步,他们设计了一只可爱的柯基犬形状的代理。通过强化学习和基于物理的运动,柯基犬学会了走路、跑步、跳跃和拿棍子。研究人员甚至制作了一个简单的游戏(用鼠标轻弹棍子)来展示狗狗找回棍子的效率。

在另一个演示中,兰格展示了将几十个单独训练的柯基犬放在一起会发生什么。他们的目标是在田径场上追逐装满骨头的碗。当他们向碗跑去的时候(碗总是沿着轨道不停地移动),狗狗们变得争强好胜,开始互相推搡,在草地上跑出了自己的捷径。

今年早些时候,Unity与谷歌合作,开发了一款只有人工智能代理才能玩的电子游戏《障碍塔》(Obstacle Tower)。它由100个关卡组成,挑战玩家穿越障碍的能力,包括谜题、复杂的布局和危险的敌人。Unity目前正在举办一场比赛,看哪个人工智能模型能跑得最远(兰格说领先的选手只能达到19级)。

兰格说:“公司希望通过障碍塔等项目试图证明,当与游戏引擎相结合时,强化学习可以成为制作复杂人工智能的强大方法。毕竟这是我们星球上所有智慧生命赖以生存的过程。”

参考:https://venturebeat.com/2019/07/15/how-video-game-engines-help-create-smarter-ai/

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