AI

Istraživači MIT-a stvorili su bota koji pobjeđuje ljude u igrama skrivenih uloga za više igrača

Istraživači MIT-a stvorili su bota koji pobjeđuje ljude u igrama skrivenih uloga za više igrača



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Proboji i napredak u igrama AI sa više agenata gotovo su postali norma u posljednjih nekoliko godina. Međutim, ove igre još uvijek nisu uspostavile metode rješavanja stvarnih izazova timske suradnje tijekom igranja sa ili protiv neizvjesnih ili nepoznatih članova tima.

Ovo je presudno za igre sa više uloga sa skrivenom ulogom.

POVEZANO: ZABRANA IGARA: KINA ĆE ZABRANITI IGRAČE ISPOD 18 GODINE NAKON 10 PAM.

Sada su istraživači MIT-a stvorili bota koji može igrati i pobijediti ljudske igrače u interaktivnim mrežnim igrama sa skrivenim ulogama za više igrača.

Nazvan DeepRole, bot je sredstvo za učenje ojačavanja s više agenata koje radi s umjetnom inteligencijom (AI).

Bot i igra

Ovo je uzbudljiv napredak jer je DeepRole prvi bot koji može pobijediti ljude u online igrama u kojima pripadnost igrača nije jasna na početku igre.

Strukturiran sa inovativnim "deduktivnim obrazloženjem" koji je dodat u AI algoritam koji se obično koristi prilikom igranja pokera, bot može davati obrazloženja samo delimično uočljivim radnjama. Tada bot shvati je li igrač prijatelj ili ne.

Rado ćemo podijeliti ono na čemu smo radili ove godine - agent koji može igrati Avalon na izvedbi na ljudskom nivou. Može pronaći kooperante u protivničkom okruženju kako bi pobijedili u raznim mješavinama timova. https://t.co/ehPMBu3FnF

- Jack Serrino (@ Detry322) 7. juna 2019

Jack Serrino, prvi autor rada i diplomirani inženjer elektrotehnike i računarstva na MIT-u, rekao je: "Ako ljudskog suigrača zamijenite botom, možete očekivati ​​veću stopu pobjeda svog tima. Botovi su bolji partneri."

Koautor, Max Kleiman-Weiner, postdiplomski student MIT-a u Centru za mozak, um i mašine, i Odjel za mozak i kognitivne znanosti dodao je da "Ljudi uče od drugih i surađuju s njima, a to nam omogućava da postignemo zajedno stvari koje niko od nas ne može postići sam. Igre poput 'Avalona' bolje oponašaju dinamične društvene postavke koje ljudi doživljavaju u svakodnevnom životu. Morate shvatiti tko je u vašem timu i radit će s vama, bio to vaš prvi dan u vrtiću ili još jedan dan u vašoj kancelariji. "

MIT vijesti predstavljaju naš rad na AI agentima koji uče da pronađu prijatelje i neprijatelje u igri s više agenata. Bit će predstavljen na # NeurIPS19 kao govor u centru pažnje. @ Detry322https: //t.co/2YxqiBeodM

- Max Kleiman-Weiner (@maxhkw) 20. novembra 2019

DeepRole-ov AI algoritam

Istraživači sa MIT-a koristili su AI algoritam na botu pod nazivom 'umanjenje kontrafaktnog žaljenja' (CFR). Ovaj algoritam razradio je kako igrati igru ​​opetovanim igranjem protiv sebe.

U svakom trenutku igre CFR koristi 'stablo igara' linija i čvorova koji opisuju potencijalne buduće akcije svih igrača.

'Stabla igara' predstavljaju svaku moguću akciju koju igrač u igri može poduzeti u svakoj odluci.

Istraživači MIT-a igrali su DeepRole protiv ljudi u 4.000 različitih rundi online igre: "Otpor: Avalon." Kao suigrač i protivnik, DeepRole je neprestano pobjeđivao ljudske igrače.

Sljedeći koraci koje istraživači istražuju su razvijanje načina kako naučiti bota da komunicira s drugim igračima tokom igre koristeći jednostavni tekst.


Pogledajte video: DOBIO SAM IGRU PRVI U SVIJETU!!! (Avgust 2022).