【網易人工智能訊 6月15日消息】最近被微軟收購的一家深度學習初創公司Maluuba的研究人員開發了一套人工智能係統,不管是人類還是電腦,該係統都已成為第一個在吃豆人遊戲中獲得999990分完美成績的玩家。利用深度學習開發的程序擊敗電子遊戲係統並不是什麼新成就,但仍然值得注意,原因有以下幾點。
首先,它之所以引人注目,是因為它所選的遊戲類型。上世紀80年代的街機遊戲並不是為了被打敗而設計的,它們的設計初衷是為了讓人們能夠宅在家裏玩。而當吃豆人遊戲Ms. Pac-Man版本發布的時候,它實際上比原來的吃豆人Pac-Man更難預測,所以玩家要想打敗它就更難了。
第二點,或許也是最值得關注的一點,是研究人員用來解決吃豆人遊戲的方法。與其他研究人員所做的不同,這支團隊並沒有開發一個單獨的智能代理來學習整款遊戲,而是使用了許多較為簡易的智能代理來學習這款遊戲的某一個方麵。例如,對於遊戲中的鬼魂行為、水果行為、顆粒行為等,都由智能代理去學習。
有超過100個智能代理參與其中,每個單獨的代理都會根據自己關注的那個部分,來判斷吃豆人應該會遵循的一套行動設定。然後,這些設定就會被彙總起來成為程序,這個程序會根據所有成果的加權平均偏好來決定吃豆人的行動。
“通過以這種方式分解問題,學習變得更容易了。”其中一名研究人員在視頻中解釋道,“現在的情況是,很多智能代理學會了簡單的任務,而不是隻有一名代理學會了單項複雜的任務。”研究人員認為,把複雜的問題分解成更簡單、更小的問題,可以讓深度學習係統更容易處理複雜的行為。反過來,對於人工智能在未來可能會應用到的現實任務來說,這種方法也是可取的。研究人員稱,即使一個問題隻能被分解成兩、三個部分,也可能會令複雜問題“簡單化”。
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