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走進alphago世界

生活 更新时间:2024-09-17 05:52:36

繼 AlphaGO 之後,DeepMind 在去年 11 月與遊戲公司暴雪娛樂聯手合作,這次他們想要将《星際争霸 2》作為人工智慧(AI)的研究環境。現在初步的成果放出,玩家可以下載暴雪提供的 API,親自體驗訓練電腦 AI 的感受。

走進alphago世界(AlphaGo打電競暴雪DeepMind星際争霸2API)1

▲暴雪釋出的全新 API,與DeepMind 初次合作成果曝光

暴雪釋出的全新 API,可以讓玩家親自訓練自己的電腦 AI,并且讓數據回傳至總公司,遊戲中也新增一個迷你遊戲,将星際争霸哦的遊戲内容拆成好幾個細節,讓玩家可以訓練 AI 完成特定的任務,借此強化 AI 的特定行為。

大量的遊戲玩家也給予開發 AI 很好的環境,電腦可以模仿人類的戰術,暴雪也承諾目前資料庫隻有 65,000 場比賽的數據資料,在近期他們會将其更新至超過 50 萬場比賽資料,讓 AI 有更多的學習選擇。暴雪表示,透過這次的 API 可以替 AI 研究人員、玩家、業餘愛好者提供強大的工具,讓遊戲可以進一步成為 AI 研究平台。

▲《星際争霸》系列不僅是 AI 研究好環境,也受到許多玩家支持、喜愛。

《星際争霸》是遊戲史上非常成功的巨作,同時也是訓練電腦 AI 的絕佳環境,遊戲内容相當豐富,使 AI 得面臨許多不同的選擇,例如經典遊戲《小精靈》,一個步驟可能隻有「上、下、左、右、停」約10種動作選擇,但在星際争霸中可以有超過 300 種操作選擇,且還是具有層級區别的,例如:調整、增強、點擊等不同的行為,就算在 84X84 像素的畫面中,也涵蓋著 1 億種可能。

走進alphago世界(AlphaGo打電競暴雪DeepMind星際争霸2API)2

▲暴雪和 DeepMind 從去年就展開合作,期望能透過遊戲發展 AI

遊戲獲勝條件雖然是擊垮對手,但玩家必須顧及其他因素,例如收集資源(水晶)、建造房屋(人口限制),且一場比賽最長可達一個小時,某些細微操作必須等到遊戲中後期才能見效,同時「戰争迷霧」的設定讓 AI 無法得知玩家的環境,前星際争霸職業選手、現任 DeepMind 研究員 Oriol Vinyals 就表示:“學會怎麼善用戰争迷霧對于 AI 非常重要,之前在這個位置看到敵方部隊,但現在因為迷霧沒有視野,所以是否該回到相同位置偵查呢?”

走進alphago世界(AlphaGo打電競暴雪DeepMind星際争霸2API)3

▲中國棋王柯潔曾 3 度敗給 Deepmind 研發的 AlphaGO

除了讓 AI 持續學習,新推出的 API 也提供玩家與 AI 對戰的平台,不過 DeepMind 目前仍未表明是否要像 AlphaGO 一樣挑戰職業選手,戰帖還沒下,反倒是電競選手已經躍躍欲試,韓國選手 Byun Hyun Woo 在最近一場演講後表示,自己不認為 AI 能夠擊敗職業選手,“至少在我這一生中不會。”

DeepMind 現在終于進一步将 AI 與電競結合,先前更緻力于讓 AI 有想像力,或許未來可以看到電腦 AI 使出不曾碰到的戰法也說不定,不過 DeepMind 設計的 AI 對于一般玩家來說,想獲勝或許難度高了一點吧?

這次的 API 可以至暴雪官網下載,API 其他的内容如下:

*指令碼式 AI API

*映像式 AI API

*文件、範例程式碼及範例 Bot

*支援離線 AI 與 AI 播放

*1v1 天梯遊戲的重播套件*

*支援 Windows 與 Mac

*API 完整功能的 Linux 套件

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