电子游戏不仅让你更聪明,还能帮AI练级

为什么人工智能的研究者如此热衷电子游戏?游戏不仅可以作为现实世界的训练场,还能激发不同的认知技能并把问题分解成小模块,以此帮助建立人工智能理论。游戏公司与AI企业正在展开合作,通过让AI观察游戏中人类同伴的行为来让系统变得“更好奇”。

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电子游戏受到人工智能研究者追捧有不少原因:有些人用游戏作为现实世界的训练场;其他人则注意到不同的游戏需要不同的认知技能,而游戏可以帮助他们了解如何把智能问题分解成更易处理的小模块;还有人进一步认为游戏可以帮助他们发展出一套合适的人工(甚至自然)智能理论。

要发挥这些作用,首先要对游戏做调整,以便让计算机程序可以直接玩游戏而不需要人类玩家的辅助。游戏公司纷纷开始认识到这个趋势。2015年6月,微软启动了基于热门游戏《我的世界》(Minecraft)的AI开发平台Project Malmo,目标之一是教AI软件与人合作。2016年11月,《星际争霸》的开发者动视暴雪(Activision Blizzard)宣布与谷歌的控股公司Alphabet拥有的AI公司DeepMind达成类似的合作。旧金山研究小组OpenAI发布了对所有人免费的软件“Universe”,这个平台上提供的数百款游戏可以由适当的AI程序直接操作。

玩不同的游戏需要不同的能力,这也有助于研究人员分解智能问题。DeepMind分享了研究人员训练一个人工神经网络玩游戏的过程。由于人工神经网络很难建立因果关系,复杂的多任务游戏对它而言会比其他反馈直接的简单游戏更难掌握。为此,DeepMind的研究人员调整了算法,为“探索和尝试”设置了更大的回报,让系统变得“更加好奇”,激励它偶然发现没有即时回报的好策略。这种方法并不限于掌握虚拟世界,也可以应用于现实。DeepMind让神经网络玩一个“寻找最低能耗”的游戏,成功将谷歌数据中心的能耗减少了40%。

目前的神经网络与真正的人类大脑还有许多不同之处,包括迁移学习(transfer learning)和具身认知(embodied cognition)能力。

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