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途锐2011中英研究人员教AI玩游戏欧莱雅眼影

  据雷锋网报道,最近阿里巴巴与伦敦大学的研究人员们,就在一篇论文中展示了如何用星际争霸作为测试场景,让智能体协同工作,在多对一和多对多中打败敌人。

  这项研究主要关注星际中的微管理任务,每个玩家控制自己的单位,在不同的地形条件下歼灭对手。星际这样的游戏对计算机来说可能是最困难的,因为它们的复杂程度比围棋要高得多。这种大型多智能体系统学习面临的主要挑战是,参数空间会随着参与人数的增加而呈指数级增长。

  研究人员让多智能体把星际中的战斗当作零和随机游戏来学习。为了形成可扩展且有效的通讯协议,研究者引入了一个多智能体双向协调网络BiCNet,智能体可以通过它来交流。另外,研究中还引入了动态分组和参数共享的概念,来解决扩展性问题。

  BiCNet可以处理不同地形下的不同类型的战斗,且对战时双方都有不同数量的AI智能体。分析显示,在没有任何诸如人类示范或标签数据的监督时,BiCNet也能学习各类协调策略,而这些策略与经验丰富的玩家所展现出来的很相似,比如在不引发冲突的情况下移动,边打边跑等基本策略,以及 掩护攻击与适度集中火力等高级技巧。

  另外,BiCNet还可以轻易适应异构智能体任务。在实验中,研究者根据不同的场景对网络进行了评估,发现它表现优异,在大规模现实应用中有潜在价值。

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