训练AI玩具有超人水平的星际争霸2？
我对挑战人工智能问题很感兴趣，在阅读了这篇由DeepMind和暴雪撰写的文章(DeepMind)之后，我认为开发出一种强大的人工智能，能够学习玩具有超人水平的星际争霸2(没有事先的知识或人类硬编码的启发)将意味着人工智能研究上的巨大突破。
当然，我知道这是一个极具挑战性的问题，我绝不会假装自己是解决这个问题的人，但我认为这是一个值得承担的挑战，因为所需决策的复杂性更接近现实世界，因此这迫使你想出更健壮、更通用的人工智能算法，这些算法可能会应用于其他领域。
例如，玩星际争霸2的人工智能必须能够观看屏幕、识别物体、位置、识别移动单元及其轨迹、更新当前的世界知识、做出预测、做出决定、制定短期和长期目标、倾听声音(因为游戏中包含声音)、理解自然语言(阅读和理解屏幕上出现的文字描述)，它也应该被赋予某种注意机制，以便能够注意屏幕上某些感兴趣的区域等等。因此，显然至少需要了解计算机视觉、物体识别，等等。知识库、短期/长期规划、音频识别、自然语言处理、视觉注意模型等，单独研究各个领域显然是不够的，也有必要想出将所有事物整合到一个单一系统中的方法。
那么，有没有人知道与这个问题相关内容的好资源呢？我会感谢任何建议的论文，书籍，博客，任何有用的资源在那里(理想的最先进的)，这将有助于对这个问题感兴趣的人。
提前谢谢。
回答 2
Data Science用户
发布于 2018-02-15 22:08:16
你提出了一个有趣的问题。我看到的问题是，即使您开发了您提到的所有项目(我也不确定您是否需要所有这些项)，您也不会拥有所需的计算能力。
你看，大部分这些项目都是基于强化学习的。这意味着，模型会得到一组相对较小的数据(粗略地说，游戏规则)，然后开始玩数百万到数百万的游戏。阅读谷歌在击败Go时所写的白皮书。他们基本上承认，根本的目的是写一些非常非常简单的东西，可以自己学习，然后用谷歌的强大力量释放它。他们没什么好说的，“让这个机器人玩一千万个游戏吧”。因此，从你最初的模型的复杂程度是相当低的，你只需要使它成为一个杰出的学习者。
所以你对“星际争霸”很有兴趣-然后呢？你将如何有能力让你的算法玩数百万的游戏？
Data Science用户
发布于 2018-02-16 11:10:43
这个答案是基于我和其他人的意见，它可能不是你所期望的答案。
您想要解决的问题可能是在人工智能领域。需要AGI解决的问题非正式地称为AI-完全。
人工智能-完整的问题是假设包括计算机视觉，自然语言理解，和处理意想不到的情况，同时解决任何现实世界的问题。
目前，我们还没有做好解决这些问题的准备，如果Gartner是对的，这种炒作不会在10年后达到顶峰。
这是Gartner在2017年的炒作曲线，AGI仍处于早期阶段。
问题是，目前，我们最先进的人工智能模型(深度学习)没有能力解释他们对自己行为的决定或理由，这使得学习效率低下。
此外，强化学习框架过于简单，忽视了人类环境的复杂性。您可能会发现这个答案很有用。
该领域的负责人之一杰弗里·辛顿( Geoffrey )在接受采访时说，人工智能需要重新开始。
“我的观点是抛开一切，重新开始，”“我不认为这是大脑的运作方式。我们显然不需要所有标记的数据。”
就这样。如果有一天AI能学会如何玩“星际争霸2”，它可能会以一种与今天完全不同的方式学习。
https://datascience.stackexchange.com/questions/27840
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