機(jī)器人可以在多人隱藏角色游戲中擊敗人類(lèi)

最近小茹姐發(fā)現(xiàn)機(jī)器人可以在多人隱藏角色游戲中擊敗人類(lèi)這個(gè)話題相信很多小伙伴們都很感興趣吧,那么今天就帶大家了解下機(jī)器人可以在多人隱藏角色游戲中擊敗人類(lèi)的具體詳情,那么小茹姐就來(lái)給大家說(shuō)說(shuō)具體的一些問(wèn)題吧,希望對(duì)大家有所幫助。

麻省理工學(xué)院的研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種配備了人工智能的機(jī)器人，該機(jī)器人可以在棘手的在線多人游戲中擊敗人類(lèi)玩家，而其中的玩家角色和動(dòng)機(jī)是秘密的。

已經(jīng)建立了許多游戲機(jī)器人來(lái)跟上人類(lèi)玩家的步伐。今年早些時(shí)候，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了世界上第一個(gè)可以擊敗多人撲克專(zhuān)業(yè)人士的機(jī)器人。DeepMind的AlphaGo在2016年成為頭條新聞，以擊敗專(zhuān)業(yè)的Go玩家。還建立了一些機(jī)器人來(lái)?yè)魯÷殬I(yè)棋手或聯(lián)手合作游戲，例如在線奪旗。但是，在這些游戲中，機(jī)器人從一開(kāi)始就了解其對(duì)手和隊(duì)友。

在下個(gè)月的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)上，研究人員將展示DeepRole，這是首款可以贏得在線多人游戲的游戲機(jī)器人，參與者最初對(duì)團(tuán)隊(duì)的忠誠(chéng)度尚不清楚。該機(jī)器人的設(shè)計(jì)是將新穎的“演繹推理”添加到通常用于玩撲克的AI算法中。這有助于其推理出部分可觀察的動(dòng)作，從而確定給定玩家是隊(duì)友或?qū)κ值目赡苄?。這樣，它可以快速了解與誰(shuí)結(jié)盟以及采取哪些行動(dòng)來(lái)確保其團(tuán)隊(duì)的勝利。

研究人員在超過(guò)4,000輪在線游戲“抵抗：阿瓦隆”中將DeepRole與人類(lèi)玩家相提并論。在該游戲中，玩家嘗試在游戲進(jìn)行過(guò)程中推斷同伴的秘密角色，同時(shí)隱藏自己的角色。作為隊(duì)友和對(duì)手，DeepRole始終優(yōu)于人類(lèi)選手。

“如果用機(jī)器人代替人類(lèi)的隊(duì)友，則可以期望團(tuán)隊(duì)獲得更高的獲勝率。機(jī)器人是更好的合作伙伴。”第一作者杰克·塞里諾(Jack Serrino '18)說(shuō)，他是麻省理工學(xué)院電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，??是狂熱的在線“阿瓦隆”玩家。

這項(xiàng)工作是一個(gè)更廣泛的項(xiàng)目的一部分，該項(xiàng)目旨在更好地模擬人類(lèi)如何做出具有社會(huì)根據(jù)的決定。這樣做可以幫助構(gòu)建更好地理解，學(xué)習(xí)人類(lèi)并與人類(lèi)合作的機(jī)器人。

“人類(lèi)向他人學(xué)習(xí)并與他人合作，使我們能夠共同實(shí)現(xiàn)我們一個(gè)人無(wú)法獨(dú)自完成的事情，”合著者馬克斯·克萊曼·魏納(Max Kleiman-Weiner)說(shuō)，他是大腦，思維與機(jī)器中心和國(guó)防部的博士后。麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)的腦與認(rèn)知科學(xué)。“像“阿瓦隆”這樣的游戲可以更好地模仿人類(lèi)在日常生活中所經(jīng)歷的動(dòng)態(tài)社交環(huán)境。無(wú)論是在幼兒園的第一天還是在辦公室的第二天，您都必須弄清楚誰(shuí)在團(tuán)隊(duì)中并會(huì)與您一起工作。”

哈佛大學(xué)的David C.Parkes和計(jì)算機(jī)認(rèn)知科學(xué)教授，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室以及腦，思維和機(jī)器中心的成員Joshua B.Tenenbaum和Serrino和Kleiman-Weiner一起加入了本文。