工程師用神經網路把 AI 訓練到像是他爸在玩馬力歐賽車

多數的玩家聽到用人工智慧玩遊戲,第一個反應多半是這樣還有樂趣嗎?的確,以現行不少賽車遊戲的 AI 來說,多半都只會順著所謂的完美路線前進,或是遇到特定的情況會以不合情但合理的方式前進,與真正的人類玩家行為完全不同;而在兩年前打造出 MarIO 神經網路讓 AI 自己玩超級瑪利歐世界的工程師 SethBling 又再度打造了玩馬力歐系列遊戲的新 AI ,稱為 MariFlow ,這次他透過類神經網路技術進行學習,不過目的並不在於打造完美的 AI ,而是更像真人的 AI ,至少他試圖讓 AI 的技術跟玩法像是他的父親 SethBling 一樣。

MariFlow 透過四層的計算去預測 SethBling 的操作行為,同時這項系統是基於循環性的神經網路架構,這也意味著系統能夠記住資訊,不過這也意味著 MariFlow 並非是一個自動化的程序,需要持續提供它更多的人類的使用紀錄使系統知道哪些是關鍵資訊,這也意味著 MariFlow 會在某些狀況下產生鬼打牆,這時候就需要給予 MariFlow 新的遊戲紀錄,所以這時候就將 SethBling 的 15 個小時的遊戲紀錄給予 MariFLow 提供再訓練。

目前 MariFlow 已經能夠在馬力歐賽車的蘑菇盃以及花盃比賽拿到冠軍,但目前為止只能在星星盃奪下銀牌,但這也意味著新世代的賽車遊戲 AI 或許能在結合神經網路技術之後,讓 AI 更像是真人的反應,而非只是為了求取勝利的冰冷機器。

新聞來源: Polygon

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