AI

Изследователите от MIT създават бот, който побеждава хората в мултиплейър игрите със скрита роля

Изследователите от MIT създават бот, който побеждава хората в мултиплейър игрите със скрита роля


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.

Пробивите и постиженията на AI с много агенти почти се превърнаха в норма през последните години. Тези игри обаче все още не са установили методи за справяне с реалните предизвикателства на сътрудничеството в екипа, докато играят с или срещу несигурни или неизвестни членове на екипа.

Това е от решаващо значение за мултиплейър игрите със скрита роля.

СВЪРЗАНИ: ЗАБРАНА НА ИГРИТЕ: КИТАЙ ЩЕ БАНИРА ИГРИ ПОД 18 ОЩЕ СЛЕД 10 ч.

Сега изследователите от MIT създадоха бот, който може да играе и да побеждава човешки играчи в интерактивни мултиплейър онлайн игри със скрита роля.

Наречен DeepRole, ботът е учебен агент за усилване с много агенти, който работи с изкуствен интелект (AI).

Ботът и играта

Това е вълнуващ напредък, тъй като DeepRole е първият бот, който може да победи хората в онлайн игри, където привързаността на играчите не е ясна в началото на играта.

Структуриран с иновативни "дедуктивни разсъждения", които са добавени към алгоритъм на AI, обикновено използван при игра на покер, ботът може да разсъждава само с частично наблюдаеми действия. След това ботът преценява дали даден играч е приятел или неприятел.

Щастливи сме да споделим по какво сме работили тази година - агент, който може да играе Avalon на ниво човешко изпълнение. Той може да намери кооператори в съпернически среди, за да спечели играта в различни смеси от екипи. https://t.co/ehPMBu3FnF

- Джак Серино (@ Detry322) 7 юни 2019 г.

Джак Серино, първият автор на статията и завършил MIT по електротехника и компютърни науки, каза: "Ако замените човешки съотборник с бот, можете да очаквате по-висок процент на печалба за вашия екип. Ботовете са по-добри партньори."

Съавторът, Макс Клейман-Вайнер, докторант от Масачузетския технологичен институт в Центъра за мозъци, умове и машини, и Департаментът за мозък и когнитивна наука добави, че „Хората се учат от и си сътрудничат с другите и това ни позволява да постигнем заедно неща, които никой от нас не може да постигне сам. Игри като „Авалон“ по-добре имитират динамичните социални настройки, които хората изпитват в ежедневието. Трябва да разберете кой е от вашия екип и ще работи с вас, независимо дали е първият ви ден в детската градина или друг ден във вашия офис. "

Новините на MIT включват нашата работа върху AI агенти, които се научават да намират приятели и врагове в игра с много агенти. Да бъде представен на # NeurIPS19 като прожектор. @ Detry322https: //t.co/2YxqiBeodM

- Макс Клейман-Вайнер (@maxhkw) 20 ноември 2019 г.

AI алгоритъм на DeepRole

Изследователите от MIT са използвали алгоритъм на изкуствения интелект върху бота, наречен „минимизиране на обратното съжаление“ (CFR). Този алгоритъм разработи как да играе игра, като многократно играе срещу себе си.

Във всяка точка от играта CFR използва „дърво на игрите“ от линии и възли, които описват потенциалните бъдещи действия на всички играчи.

„Дърветата на игрите“ представляват всяко възможно действие, което играчът в играта може да предприеме при всяка точка на решение.

Изследователите от MIT изиграха DeepRole срещу хората през 4000 различни кръга на онлайн играта: "The Resistance: Avalon." Като съотборник и противник, DeepRole последователно побеждава човешките играчи.

Следващите стъпки, които изследователите разглеждат, разработват начини да научат бота да комуникира с други играчи по време на игра, като използва прост текст.


Гледай видеото: Лудата Майка-Майнкрафт филмче с Стела (Февруари 2023).