首次发布 -中为资本宣布完成超30亿元融资
06-17
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《愤怒的小鸟》，一款主流经典游戏，下载量已达40亿次；约占地球人口的一半。
除此之外，它还催生了大量的图画小说和书籍、两部电影和四部动画系列，更不用说智能手机和其他平台上的无数游戏，甚至是游戏的 AR 版本。
雷锋网注：上图是AR版的《愤怒的小鸟》《猪岛》如今，这款风靡全球的游戏也受到了AI的挑战——AI已经达到了与游戏顶级玩家同等的水平。
本周，布拉格查尔斯大学的研究人员在 Arixiv.org 上发表的一篇论文中详细介绍了一种名为 DQ-Birds 的人工智能系统；该系统通过 Deepmind 首创的 Deep Q-learning 算法进行训练，从而使其比以往任何时候都更好。
在随机采样的环境中完成分配的任务。
雷锋网了解到，通常，研究人员在使用Deep Q-learning算法训练AI系统时，也会使用Double Q-learning算法；这个算法至关重要，因为它不是用来控制机器的下一步动作的。
相反，它用于评估决策。
研究人员在论文中写道：对于人工智能代理来说，这个游戏非常困难，因为它需要考虑顺序和游戏环境等随机因素，还需要区分多个类别的鸟类及其相应的能力和最佳点击次数。
如果人工智能体想要成功完成任务，它必须能够提前预测或模拟其行为的后果。
为此，AI 系统会捕获游戏的屏幕截图（系统在拍照前等待 5 秒，以使游戏物理稳定下来），然后对其进行裁剪并隐藏 UI 元素，例如“菜单”和“再次玩”。
屏幕截图裁剪后，系统会调整图像的大小，使其相对均匀和标准化，然后将其发送给 Deep Q-learning 机器学习算法。
雷锋网了解到，为了更深入地理解他们的模型，团队还收集了《愤怒的小鸟》中经典荷包蛋关卡的21个难度级别数据集，其中包括超过115,000张截图。
研究人员报告说，他们的人工智能系统已经能够在某些级别上超越由四名人类职业玩家组成的小组的分数，但在 21 个难度级别，特别是超过 18 级别的难度级别上，仍略低于总体分数。
此外，在IJCAI（国际人工智能联合会议）会议期间，该研究团队还携其AI模型参加了愤怒的小鸟AI大赛；在本次比赛中，几位选手的AI模型在三轮比赛中成功通过了之前从未触及的8个关卡。
不过，DQ-Birds体系没有获胜，但顺利通过了其中的3个关卡，这已经比去年的半决赛要好。
水平还更高。
研究人员在报告中表示：我们在这项工作中没有实现的目标之一是DQ-Birds系统没有完全超越人类；这主要是由于系统缺乏足够多样化的培训数据集。
但好消息是，DQ-Birds 已经可以一次性突破某些关卡。
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